Data algorithm
算法考试代写 本文中所提到的所有算法，无需改进优化，合理运用到爬取的数据集即可。1数据来源： 数据获取此步，没有大变动，按照上述图片执行即可。（目前已有）
本文中所提到的所有算法，无需改进优化，合理运用到爬取的数据集即可。
1数据来源： 算法考试代写
数据获取此步，没有大变动，按照上述图片执行即可。（目前已有）
2基于数据的主题模型：
拟采用BTM，以下理论部分全采用的为LDA，需要替换为BTM主题模型。
此处，该作者使用的是LDA模型。由于微博数据为短文本，拟采用BTM模型（LDA的变种，更为适合短文本模型）。红框内的内容应严格执行，蓝色方框内（包括红框内）由于是使用LDA，我打算使用的是BTM所以可以不做要求。
本步骤将爬去到的数据进行清理后，得到 用户文本的兴趣分布。
3关键词提取： 算法考试代写
本步骤得到 兴趣所对应的关键词分布
该步对应的算法流程中的 关键词集合（见下）
4整体流程（同上 本步将LDA换成BTM）：
5结果与分析： 算法考试代写
此处 无需得到结果，算法完成，注释哪里修改参数、步长与迭代次数即可。本实验中的困惑度结果如下（蓝色框内不重要，参考一下即可）：
6用户兴趣分布：
此步得出D(vi,vj)即可。
！！！：所有部分，均有源码。无需更改，能用，跑通了就行。
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