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摘要
情感分析的用途 首先,我们先看情感分析这个概念,百度上基本都是文
本情感分析的介绍,大概意识是通过一些文本来分析其正面和负面的倾向性,
从而进行相应的文本挖掘。
感觉上有点抽象,我个人这样理解的,当我们获取一段文本或者很多段文
本时,我们先要对文本进行情感分析,比如说,“这个产品很棒”,那我们觉得
这段文本便是正向的,很简单。但是随着科技的不断进步,评论越来越多,我
们无法将其完整的看完,这时,我们便可以抽取大量文本的主题,能够很好的
进行信息挖掘。同时,我们既想在大段文本中知道正向主题,又想知道负向主
题,那这时便可以进行情感分析。进行情感分析来判断用户对商品的评论。来
处理分析商品出现的问题,及时通过反馈信息改善自己的商品,来提高商品的
市场竞争力。
Firstofall,werstlookattheconceptofsentimentanalysis,
Baiduisbasicallytheintroductionoftextsentimentanalysis,probab
lyconsciousnessisthroughsometexttoanalyzeitspositiveandne
gativetendencies,soastocarryoutthecorrespondingtextmining.
It feels a little abstract, and my personal interpretation of it is that
when we take a piece of text or many pieces of text, we do a
sentiment analysis of the text, and we say, "This product is great,"
then we think that the text is positive. It's simple. However,
with the continuous progress of science and technology, there are
more and more comments, and we cannot read them completely. At
this time, we can extract a large number of text topics, which can be
used for information mining. At the same time, if we want to know
both positive and negative themes in a large text, then we can do
sentiment analysis. Conduct sentiment analysis to determine user
reviews of products. To deal with and analyze the problems of good
目 录
摘要.....................................................................................................................................................1
一 绪论................................................................................................................................................3
1.1 研究目的和意义..........................................................................................................3
二 国内外研究现状............................................................................................................................4
三 研究内容........................................................................................................................................6
3.1 定义挖掘目标:...........................................................................................................6
3.2 定义挖掘分析步骤:...................................................................................................6
四 技术路线(工作流程)................................................................................................................7
4.1 爬取数据......................................................................................................................7
4.2 数据清洗.......................................................................................................................8
五、构建模型...................................................................................................................................18
5.1 评论数据情感倾向分析.............................................................................................18
5.2 修正情感倾向.............................................................................................................23
5.3 查看情感分析效果.....................................................................................................28
5.4.使用 LDA 主题模型进行主题分析...........................................................................34
六 总结......................................................................................................................................43
七 附录..............................................................................................................................................45
大雅相似度查询(学习通提供技术支持)
一 绪论
1.1 研究目的和意义
情感分析的用途 首先,我们先看情感分析这个概念,百度上基本都是文
本情感分析的介绍,大概意识是通过一些文本来分析其正面和负面的倾向性,
从而进行相应的文本挖掘。
随着电子商务的发展,网络消费已经成为人们日常生活中不可或缺的一种
消费模式。据 CNNIC 显示截至 2016 年 12 月份,我国网民规模达到 7.13 亿,共
计新增网民 4299 万人,这些网民当中有 4.67 亿是网络购物用户,可见网上消费
已经成为一种潮流。消费模式的转变,使得网络消费者行为成为热门研究话题,
而网络消费者在进行网上购物时习惯浏览在线评论,所以在线评论成为研究网络
消费者行为的最佳资料。在线评论又真实的记录了消费者对商品的感受,在线评
论的特点、评论者的特点等均对在线评论的浏览者产生重要的影响,所以对在线
评论的研究非常重要。大数据技术的发展也为在线评论的研究提供了工具。通
过对在线评论的研究,可以使网络销售商采取针对性的措施,引导评论者的评论
倾向从而正向影响消费者的购买意愿。本文主要的研究内容如下:首先,明确了
研究的目的和意义,为研究提供了方向性的指导。通过阅读文献对在线评论、网
络消费者行为的国内外研究现状和相关理论进行了梳理,为研究模型的提出打下
了坚实的理论基础。其次,构造了理论模型。通过相关理论的学习,发现不仅在
线评论本身的特点能影响消费者行为,它还能通过消费者的感知风险影响消费者
行为,所以构造了以感知风险为中介的在线评论对消费者行为的影响模型。模型
中用语气强度、评论深度和描述丰富度来衡量在线评论的特点,用质量风险、物
流风险和服务风险来衡量感知风险。再次,用火车采集器(LocoySpider)从海量
的在线评论中挖掘所需的评论。通过 5 级量表将在线评论进行数字转化,用
SPSS17.0 对数据进行信度和效度分析并且用 AMOS17.0 进行了模型的路径分
析,揭示了在线评论对消费者行为的影响因素和影响程度。最后,针对研究结果
提出了相应的策略,从在线评论的特点和消费者感知风险等方面对评论者进行引
导,从而得到更多有正向影响的评论,进而提高销售量。
二 国内外研究现状
数据分析是数据处理流程的核心,因为数据中所蕴藏的价值就产生于分析的
过程。所谓“大数据分析”,其和以往数据分析的最重要的差别在于数据量急剧
增长。由于数据量的增长,使得对于数据的存储、查询以及分析的要求迅速提
高。
从实际操作的角度看,“大数据分析”需要通过对原始数据进行分析来探究
一种模式,寻找导致现实情况的根源因素,通过建立模型与预测来进行优化,
以实现社会运行中各个领域的持续改善与创新。
虽然近两年来“大数据”的概念越来越多的被媒体以及行业提及,但“大数
据分析”在国内的发展却仍处于初期阶段。
从行业实践的角度看,只有少数几个行业的部分企业,能够对大数据进
行基本分析和运用,并在业务决策中以数据分析结果为依据。这些行业主要集
中在银行与保险,电信与电商等领域。以银行业为例,目前大型国有银行在其
主营业务中均引入了数据分析,但深度尚可,广度不够,尚未扩充到运营管理
的所有领域;而中小银行在数据分析方面的人员与能力建设尚处于起步阶段。对
于支撑起我国庞大国民生产总值的建筑业、制造业以及贸易行业,其数据分析
应用远远没有进入规模化发展阶段,这些行业在 IT 方向的开支主要集中在公司
日常的流程化管理领域。
从技术发展的角度看,一些已经较为成熟的数据分析处理技术,例如商业智
能技术和数据挖掘技术,已经在多个行业领域里得到广泛和深入的应用。最典
型的就是电商行业,运用这些技术对行业数据进行分析,对提高行业的整体运
行效率以及增加行业利润都起到了极大的推动作用。但对于像 Hadoop、非结
构化数据库、数据可视化工具以及个性化推荐引擎这样的新技术,其较高的技
术门槛和高昂的运营维护成本使得国内只有少数企业能够将其运用到深入分析
行业数据中。
从数据来源的角度看,在能够实现数据化运营的企业中,绝大多数仅仅完
成了依靠企业自身所产生的数据解决自身所面临的问题,并且是依据问题来收
集所需要的数据。而仅有极少数互联网企业能够发挥出大数据分析的真正价值:
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