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Python Final Project Hello Idol
第12組 資工三 吳昭儀 資工三 陳子晴
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目錄 目的 使用的理論 使用的工具 步驟 步驟說明
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目的 資料太分散，難以掌握 粉絲想時刻掌握明星的消息 商人把握他們賺錢的機會 我要一手掌握
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因此，我們搜集藝人、粉絲團上的資訊，整理成一個明星行程表。
目的 因此，我們搜集藝人、粉絲團上的資訊，整理成一個明星行程表。
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Cosine similarity → 找行程相近的藝人 TF-IDF(此處只用TF) → 推測活躍度
使用的理論 Cosine similarity → 找行程相近的藝人 TF-IDF(此處只用TF) → 推測活躍度 Pt1: 但還沒想到…
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使用的工具 Google Map API Facebook-SDK MySQL Requests Pandas jieba JIEBA
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步驟 步驟 1 搜集藝人、粉絲團的貼文 步驟 2 斷詞 步驟3 結合貼文地點與Google Map 步驟 4 計算TF及相似度
利用爬蟲程式將資料抓下來 步驟 2 斷詞 將文字斷開 步驟3 結合貼文地點與Google Map 使用google map api將貼文中提到的地點標出來 步驟 4 計算TF及相似度 找行程相近的藝人和推測藝人近期的活躍程度 步驟 5 輸出 將搜尋結果輸出到網頁上面
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步驟 1 (搜集藝人、粉絲團的貼文)
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步驟 2 (斷詞)
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步驟 2 (斷詞) 消息/170508/SMT/日本場/官方公告/
SMTOWN/ LIVE/ WORLD/ TOUR/ VI/ IN/ JAPAN/ 大阪/ 場館/京瓷巨蛋大阪/ 公演/日期/ 2017/7/15 /週六 2017/7/16 /周日 #:SHINee 斷詞結果
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步驟 3 (結合貼文地點與Google Map)
行程 經度 緯度 東京巨蛋CONCERT
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步驟 4 (計算TF及相似度) 計算TF 給特定的term一個分數，再乘以出現次數作加總
如:演唱會+20，見面會+1，一位+3(歌曲排行榜第一) 該藝人分數=20*3+3*5+1*2=77 Term 演唱會 一位 見面會 frequency 3 5 2
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步驟 4 (計算TF及相似度) 計算相似度 延續TF作法，把一個term當成一個維度，多個term會形成一個向量，再將每個 藝人的向量互相做相似度計算 該藝人向量=(3，5 ，2) Term 演唱會 一位 見面會 frequency 3 5 2
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步驟 5 (輸出)
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步驟 5 (輸出)
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The End
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