【摘 要】
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智能手机的出现推动了社会的转型升级,方便了人们的生活。但普通用户由于信息的不对等性,缺乏手机品牌的相关信息而无法判断。而随着以机器学习为代表的新方法逐渐兴起,通过海量信息处理而提取手机品牌特征成为现实。因此,本文提出利用消费者的手机购买评论去对手机品牌进行分类预测,主要完成工作如下:(1)数据预处理和自定义词典构建。通过数据预处理和规范化,完成了对手机评论的高频词统计,并构建了手机评论领域自定义词
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智能手机的出现推动了社会的转型升级,方便了人们的生活。但普通用户由于信息的不对等性,缺乏手机品牌的相关信息而无法判断。而随着以机器学习为代表的新方法逐渐兴起,通过海量信息处理而提取手机品牌特征成为现实。因此,本文提出利用消费者的手机购买评论去对手机品牌进行分类预测,主要完成工作如下:(1)数据预处理和自定义词典构建。通过数据预处理和规范化,完成了对手机评论的高频词统计,并构建了手机评论领域自定义词典,对手机评论内容进行了归纳。(2)手机品牌分类模型的构建。在词频统计的基础上,对手机评论的不同特征进行归类,提取了外观设计、产品性能、拍照等特征,之后实现与特征相近关联词的聚类分析,利用情感字典对评论内容进行情感向量化;以特征向量为基础,智能手机品牌为标签,并构建基于SVM算法的分类模型。(3)对分类模型进行评估和应用场景研究。通过SVM算法模型与BP神经网络、KNN等分类模型对比,验证得到SVM具有更好的分类效果;对手机品牌分类模型进行场景应用分析,能够对用户购买手机提供决策建议,具有实际需求。
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