【摘 要】
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通过挖掘网购手机的中文评论,以知名电商网站手机销售评论为研究对象,首先通过爬虫软件抓取销量排名前十的手机网购评论,在文本数据预处理后使用改良的jieba分词工具对评论进
【机 构】
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东南大学成贤学院,南京趣集客信息技术有限公司
【基金项目】
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江苏省高校哲学社会科学重点项目(2017ZDIXM020)“基于网络社交大数据的热点话题與情分析研究”;江苏省高校自然科学研究面上项目(16KJB520004)“基于粗糙集的数据流知识更新方法及应用研究”;东南大学成贤学院青年教师科研发展基金项目(y0003)“基于网络社交平台的网络营销影响因素研究”
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通过挖掘网购手机的中文评论,以知名电商网站手机销售评论为研究对象,首先通过爬虫软件抓取销量排名前十的手机网购评论,在文本数据预处理后使用改良的jieba分词工具对评论进行分词,并基于Python开发平台采用TF-IDF算法计算网购中文评论中的手机属性关键词及修饰词关键词,通过关键词词频分析找出用户对特定型号手机的各属性的消费评价,以便消费者了解不同手机属性的优势与劣势,同时为商家改进商品功能提供建议。
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