基于文本挖掘的在线评论应用研究

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近年来,快速发展的互联网能够使消费者在不受任何时间、空间地域限制的情况下选择购买商品。电商平台在互联网上提供各种商品的同时,也提供了关于共享信息的渠道,因此产生了在线评论,在线评论指的是网络消费者在电子商务平台或者其他评论网站上发表商品或者服务等观点。现如今电商平台上消费者众多,所以产生的评价数据也是杂乱无章的,而当消费者选择网上购物时,依据网络上的评论很难有正确的抉择,同时厂家根据消费者的网络评价信息也不容易做出准确的调整。因此如何从大量的信息中获取有价值性的信息成为目前文本挖掘的研究方向。本文基于文本挖掘的相关理论,以华为荣耀Magic Book2019笔记本电脑价格在4000-6000元为研究对象,利用网页爬取和八爪鱼数据采集器两种模式采集数据,不同于以往的单一模式,这样采集到的数据会更全面准确。接着对采集到的笔记本评论数据进行预处理,包括中文文本分词处理、特殊字符处理以及分词处理,其中分词处理主要利用jieba分词实现,从而保证处理后的数据能够顺利进行模型的训练,为接下来的构建模型奠定数据基础。通过构建情感词典,对于所得到的好评集和差评集再利用朴素贝叶斯算法对其进行实验模型训练,在Rstudio软件中检测预测模型,经过训练之后得到准确率。最后采取LDA主题模型分析,在Python中提取出主题关键词,根据LDA主题分析得到的结果,给生产商或者商家提出关于提高商品质量的指导,而且为消费者提供关于购买决策的建议。
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