Twitterのデータから、指定したフレーズ（ワード）を含むツイートをするユーザーは他にどのようなツイートをしやすいか、（tf-idfとtermextractを用いた）重要度の強い順に500件json形式でレスポンスをするAPIになります。
RakutenRapidAPIにて公開済みですので、自由にお使いください。
- TwitterAPIを使って、該当ユーザー15人のツイートをそれぞれ100ツイートずつ直前のツイートを取得しています。
- 取得したツイートを機械学習（termextract）によってその該当ユーザー特有のツイート傾向を評価値とともに算出しました。
- 結果はFlaskとHerokuを使ってjson形式で返しています。
- SNSマーケティング
- 広告（”転職したい”とツイートするであろう特定のユーザーに対してターゲティング広告を出すなど）
- 医療（”病気になった”とツイートするであろう特定のユーザーに対して事前に処方を行う）
- スクレイピング（特定のクラスタのツイッターユーザーを見つけることが容易になる）
- リサーチ（単語同士の類似度を調べることはすでにできるが、フレーズ単位でできるようになる）
RakutenRapidAPIにて公開済みですので、自由にお使いください。
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"key_word":"転職したい"}' https://related-tweet-words-api.herokuapp.com/post
ローカルにクローンして実行する場合は、自身のTwitterAPIのTokenに値を書き換えてください。
記事にもなるそうなので、記事完成し次第追記します。
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