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人工智能算法：
主题建模（LDA、NMF、BERTopic）：这些算法分析大量文本以识别底层“主题”或主题。然后根据用户经常讨论或参与的话题对用户进行细分。
示例：在一个加密货币群组中，主题可能包括“DeFi 收益耕作”、“NFT 艺术”、“比特币减半新闻”、“山寨币投机”、“监管更新”。然后，用户根据其主要主题兴趣进行分组。
情绪分析：分析用户消息的情绪基调（积极、消极、中性）。
例如：根据对市场走势或特定项目的看法，识别“乐观交易者”、“看跌怀疑论者”和“中立观察者”。
命名实体识别 (NER)： 从文本中提取特定实体（人员、组织、地点、产品名称、加密货币）。
示例：根据用户提及最多的加密项目，对“以太坊”、“Solana”和“币安智能链”感兴趣的用户进行细分。
词向量/大型语言模型 (LLM)：更高级的方法使用词向量（例如 Word2Vec、GloVe）或来自 LLM（例如 BERT、GPT）的上下文向量来理解消息的语义。然后，可以根据用户交流内容中概念的相似性对其进行聚类。
输出： “DeFi 爱好者”、“NFT 收藏家”、“市场新闻关注者”、“技术分析爱好者”、“初级投资者”等细分市场。
混合细分（结合行为和内容）：

战略：最强大的方法是将行为指标与基于内容的洞察相结合。
实现：为每个用户创建一个多维特征向量（例如，[message_count, reply_count, positive_sentiment_score, topic_1_engagement, topic_2_engagement, etc.]）。然后，将聚类算法应用于此组合数据集。
输出：高度细化的细分，例如“高度参与的 DeFi 收 电报数据 益农民”、“被动的 NFT 艺术爱好者”、“寻求比特币新闻的初学者交易者”。
AI 用于 Telegram 细分的工具和库
Python： AI/ML 的事实上的语言。
电报 API：
Telethon或Pyrogram（用于公共数据的 MTProto API 包装器）
NLP库：
NLTK，spaCy：用于基本的文本预处理、标记化、POS 标记。
scikit-learn：适用于各种NLP任务，包括TF-IDF向量化。
Gensim：用于主题建模（LDA，LSI）。
Hugging Face Transformers：针对上下文嵌入、高级情绪分析和总结的最先进的 LLM（BERT、GPT）。
机器学习库：
scikit-learn：用于聚类算法（K-Means、DBSCAN、Hierarchical）。
Pandas，NumPy：用于数据操作和数值运算。
数据可视化库：
Matplotlib，，Seaborn：Plotly可视化聚类和分段特征。