ブックマークデータを2万件ずつPythonで形態素解析 その5
前回からの続きです。それでは8万件〜10万件目の頻出ワードランキング100位までをどうぞ。
- ランキングは主に名詞(名詞じゃないのも混ざってます)
- 100位までカウントしてみました
- 記号や数字などのノイズは飛ばしてます
- 前の数字は順位
- 後ろの数字は出現回数
8 ブログ 9490
14 店 6372
18 ファッション 4593
22 こと 3575
23 さん 3366
29 2010 3135
30 商品 3094
31 Twitter 3066
32 情報 2890
33 2009 2859
34 いま 2757
36 紹介 2720
39 人 2629
40 ブランド 2602
41 中 2531
42 ニュース 2332
43 ショップ 2286
48 サービス 1941
49 東京 1935
50 販売 1926
51 円 1877
54 無料 1786
55 市 1784
56 on 1773
57 ♪ 1766
58 よう 1721
59 もの 1705
60 日本 1680
63 可能 1646
64 サイト 1642
66 jp 1603
70 ほか 1566
71 形 1563
72 登録 1555
74 雑貨 1519
75 シンプル 1517
76 ユーザー 1510
77 デザイン 1488
78 時間 1484
79 女性 1476
80 今日 1472
82 発売 1451
83 質問 1446
85 的 1434
86 日記 1421
88 説明 1415
89 なに 1404
91 前 1369
93 交流 1364
94 方 1353
97 ツイート 1339
98 受信 1336
100 人気 1271
前回からガラッと中身が変わった印象。2009、2010という数字がランクインしていることからその頃のブックマークと思われます。Twitterが流行り始めた時期かな？関連ワードが多いですね。続きます。夜までに終わるかなぁ。
