本节涉及自然语言处理(NLP),具体涉及文本数据采集、预处理、分词、去停用词、词频分析、LDA主题模型 代码部分 主题分析结果 Ref: 用 Python 实现 LDA 《数据分析与挖掘实战》:源代码及数据需要可自取:https ...
来自:Python数据分析与挖掘实战 张良均著 . 分析方法与过程 本次建模针对京东商城上 美的 品牌热水器的消费者评论数据,在对文本进行基本的机器预处理 中文分词 停用词过滤后,通过建立包括栈式自编码深度学习 语义网络与LDA主题模型等多种数据挖掘模型,实现对文本评论数据的倾向性判断以及所隐藏的信息的挖掘并分析,得到有价值的内在内容。 . 评论数据预处理 文本数据的预处理主要由 个部分组成:文本 ...
2018-06-12 18:22 1 7397 推荐指数:
本节涉及自然语言处理(NLP),具体涉及文本数据采集、预处理、分词、去停用词、词频分析、LDA主题模型 代码部分 主题分析结果 Ref: 用 Python 实现 LDA 《数据分析与挖掘实战》:源代码及数据需要可自取:https ...
现如今各种APP、微信订阅号、微博、购物网站等网站都允许用户发表一些个人看法、意见、态度、评价、立场等信息。针对这些数据,我们可以利用情感分析技术对其进行分析,总结出大量的有价值信息。例如对商品评论的分析,可以了解用户对商品的满意度,进而改进产品;通过对一个人分布内容的分析,了解他的情绪变化 ...
一、情感分析 情感极性分析,即情感分类,对带有主观情感色彩的文本进行分析、归纳。情感极性分析主要有两种分类方法:基于情感知识的方法和基于机器学习的方法 基于情感知识的方法通过一些已有的情感词典计算文本的情感极性(正向或负向),其方法是统计文本中出现的正、负向情感词数目或情感词的情感值来判断 ...
电商评论数据聚类实验报告——冯煜博 目录 实验目的 整体思路 数据介绍 代码与实验步骤 4.1 爬虫代码 4.2 数据清洗 4.3 分词 4.4 去停用词 4.5 计算TF-IDF词频与聚类算法应用 4.6 生成词云图 实验结果 5.1 词云图 5.2 聚类结果分析 ...
一、方案概述 《Craft6.cn 电子商务研发方案产品模型业务分析和设计》是颜超敏就电子商务系统研发编写的其中一份方案,分为共享版和企业版。 本文的针对产品模型中产品基本信息、产品分类、产品规格、产品属性、产品销售类型、产品定价、产品归属和产品包等业务进行 业务分析和设计,并给出ER图 ...
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 系列教程: 手把手教你写电商爬虫-第一课 找个软柿子捏捏 手把手教你写电商爬虫-第二课 实战尚妆网分页商品采集爬虫 手把手教你写电商爬虫-第三课 实战尚妆网AJAX请求处理和内容提取 手把手教你写电商爬虫-第四课 ...
一、数据描述 1.1数据集描述 数据集为某电商平台2016年一整年的交易数据, 数据包含104557条数据,10个字段。 1.2数据展示 二、问题提出 1、各个月的订单数是否均衡? 2、在不同价格段之间的商品销售情况? 3、在不同时间段下单情况如何? 三、数据 ...
前言 生活中,大多数人会将看电视或看电影作为一种休闲娱乐方式,而在观看的途中或结束后也会产生相应的评论,这一系列的评论往往代表了评论者当时的情感倾向,下面我们就优酷电视剧《回到明朝当王爷之杨凌传》的评论进行情感分析。 目录 1. 明确分析目的和思路 2. 收集数据 3. 数据预处理 ...