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利用Twitter数据进行语言分类与推荐引擎构建

1. 从数据库提取推文

可以通过命令行从数据库中提取推文，示例代码如下：

sqlTweets <- queryDatabase "tweets.sql" "SELECT message, language FROM tweets" let tweets = zip (readStringColumn sqlTweets 0) (readStringColumn sqlTweets 1)

2. 推文频率研究

频率函数用于统计列表中每个元素出现的次数，这里将使用频率函数创建数据库中推文、单词和语言的唯一集合。需要先安装hashmap库：

$ cabal install hashmap

频率函数的实现如下：

frequency :: (Eq k, Data.Hashable.Hashable k, Integral v) => [k] -> HashMap k v frequency [] = HM.empty frequency (x:xs) = HM.insertWith (+) x 1 (frequency xs)

可以使用下面的代码快速测试频率函数：