weibo-analysis:（Python NLP）从他们最近的 1000 个推特用户中探索微博（中文推特用户）的兴趣

1.通过整理的"热门蓝V分类.xls"文件提取所要分析的蓝V大号名单: 运行文件"xls_output.py"，设定指定目录，生成各分类蓝V名单，以txt文件存储 2.通过新浪微博API获得指定用户的最新1000条微博： 运行文件"weibo_API.py"中的函数"weibo_1000_content" 3.分析1000条微博，获得微博关键词： 运行文件"get_keywords.py"中的函数"recode_keywords"，会生成每个蓝V账号的关键词文件 4.整合所有关键词，通过二分法两两合并，其中去掉字数少于2的词，词频少于4的词： 运行文件"merge_two_files.py"中的函数"main" 5.对于总关键词表，用tfidf进行排序，提取前5000个高频关键词： 运行文件"count_tfidf.py" 6.每个蓝V号对应5000个关键词生成一个向量： 运行文件"vec