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The-Next-Business-Move:CMPE-295B SJSU 硕士项目
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2021-07-07
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下一步业务动向 CMPE-295B SJSU 硕士项目 将所有json数据文件复制到/bin并执行以下命令导入数据集mongoimport --db yelp --collection 签入 yelp_academic_dataset_checkin.json 问题 1:您能根据评论预测任何企业的评级吗? 对于此功能,我们使用情感分析的概念来确定企业先前评论的评分,然后使用累积链接模型生成机器学习模型,该模型可以预测任何未见过评论的评分。 企业未见评论的评级将用于确定任何企业的评级。 R 脚本“PredictBusinessRatings.R”中提供了解决方案 问题 2:您能根据文本预测任何企业的设施评级吗? 对于此功能,我们在评论中使用基于功能的搜索概念。 我们正在搜索和执行特定功能(例如 Wi-Fi 或 Good-for-children)的健全性检查。 然后在同一个评论中,我们正在
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The-Next-Business-Move-master.zip (54个子文件)
The-Next-Business-Move-master
.gitignore 3KB
NBI
data
.~lock.train.csv# 78B
recomendationinput.csv 13.66MB
recommendations.txt 0B
src
main
java
edu
cmpe
UnresystBoolRecommend.java 3KB
toCSV.java 1KB
StoreRecommendation.java 5KB
.classpath 1KB
.settings
org.eclipse.m2e.core.prefs 86B
org.eclipse.jdt.core.prefs 652B
pom.xml 1KB
target
classes
edu
cmpe
toCSV.class 2KB
UnresystBoolRecommend.class 3KB
StoreRecommendation.class 6KB
.project 532B
data
AFINN-96.txt 16KB
AFINN-111.txt 27KB
PredictReviewRatings.R 556B
GenerateModel.R 2KB
README.md 2KB
.RData 95.12MB
NextBusinessMove
src
main
java
edu
sjsu
cmpe295
api
BusinessApis.java 1KB
UserApis.java 771B
dao
BusinessDao.java 3KB
UserDao.java 3KB
sample
HelloWorld.java 561B
domain
Business.java 1KB
User.java 360B
.classpath 2KB
.settings
org.eclipse.wst.jsdt.ui.superType.container 49B
org.eclipse.wst.common.project.facet.core.xml 245B
org.eclipse.m2e.core.prefs 86B
org.eclipse.wst.jsdt.ui.superType.name 6B
org.eclipse.wst.common.component 762B
.jsdtscope 491B
org.eclipse.jdt.core.prefs 422B
pom.xml 2KB
target
classes
META-INF
MANIFEST.MF 99B
maven
edu.sjsu.cmpe295.sample
NextBusinessMove
pom.properties 249B
pom.xml 2KB
edu
sjsu
cmpe295
api
BusinessApis.class 2KB
UserApis.class 1KB
dao
BusinessDao.class 3KB
UserDao.class 4KB
sample
HelloWorld.class 1KB
domain
User.class 812B
Business.class 2KB
maven-archiver
pom.properties 133B
NextBusinessMove-0.0.1-SNAPSHOT.jar 10KB
WebContent
META-INF
MANIFEST.MF 36B
WEB-INF
web.xml 2KB
.project 1KB
SentimentClassification.R 1KB
run.R 2KB
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蓝精神
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