Stock Data

消息文本：对话的核心内容。
消息元数据：时间戳、发件人 ID、消息类型（文本、照片、视频、链接）、反应、转发计数、回复 ID。
用户元数据（有限且合乎道德）：对于与你的机器人互动的用户，你可能拥有他们的语言、名字/姓氏和用户名。对于公共频道，这些信息通常会被汇总并匿名化。
频道/群组元数据：成员数量、描述、创建日期。
数据清理和规范化：

消除噪音：过滤垃圾邮件、机器人消息、重复内容和不相关的讨论。
标准化：将文本转换为小写，删除标点符号，处理表情符号，纠正常见的拼写错误或俚语。
词形还原/词干提取： 将单词还原为其基本形式（例如，“running”、“runs”、“ran” -> “run”）。
二、AI分割技术
人工智能主要通过分析用户行为和内容来细分 Telegram 社区。由于细分群体 电报数据 没有预先定义的标签，这通常需要无监督机器学习（聚类）以及用于理解文本的自然语言处理 (NLP) 。

行为细分（聚类用户活动）：

数据点：
消息频率：用户发布消息的频率。
反应频率和类型：他们反应的频率以及反应类型（例如，积极表情符号与消极表情符号）。
回复频率：他们回复他人的频率。
转发行为：他们分享内容的频率。
链接点击（通过机器人）：他们点击了多少链接以及探索了哪些主题。
活动时间：他们最活跃的时间（例如，特定时间、一周中的某几天）。
参与民意调查/测验：他们是否参与互动内容。
机器人交互：使用的特定命令、填写的表格、提出的问题。
人工智能算法：
K均值聚类：根据用户行为指标的相似性将用户分组为预定义数量的聚类（K）。
DBSCAN（基于密度的噪声应用空间聚类）：识别不同形状和密度的聚类，同时检测“异常值”（不适合任何主要部分的用户）。
层次聚类：创建树状聚类层次结构，允许探索不同粒度级别的片段。