基于评论情感分析和销量预测的外贸电商选品研究
这是一篇关于选品,外贸电商,评论情感分析,销量预测,ARIMA-BP神经网络模型,Python的论文, 主要内容为近年来,中国对外贸易总体呈现平稳增长的态势,同时电商规模在扩大,网络购物成为消费的主要渠道,中国商品可以借助外贸电商平台“走出去”,得到世界的认同。而电商企业想要在竞争激烈的环境中生存下去,商品选择作为第一步至关重要。如今面对海量数据,没有一套科学的方案来指导选品,让电商企业选品无从下手,所以如何选择适销对路的商品是一个外贸电商企业发展亟待解决的问题。针对上述问题,以外贸电商选品为研究对象,本文从评论情感分析和商品销量预测两方面出发,提出了一个基于评论情感分析和销量预测的外贸电商选品方案。首先基于对评论情感分析的外贸电商选品目标的理解,确定需要采集的字段,即:主流外贸电商网站上的在线评论和部分商品信息;然后进行文本预处理和情感词典的构建;再按照先后顺序分别针对商品品类和商品属性进行情感分析。其次基于对销量预测的外贸电商选品目标的理解,确定需要采集的字段,即主流外贸电商网站上的商品信息;然后进行数据预处理,通过描述性和相关性分析,确定影响销量的因素;构建ARIMA-BP神经网络组合预测模型进行销量预测,将销量预测结果对选品的影响进行分析和评估。最后,以中华文化英文商店为例,运用Python工具,分别从评论情感分析和销量预测两个方面为其选择适合销售的商品。论文从评论情感分析和销量预测两个方面出发,提出了针对外贸电商选品的方案,丰富了外贸电商选品理论、方法和技术,帮助中华文化英文商店选品,同时为其他外贸电商选品提供借鉴。
基于评论情感分析和销量预测的外贸电商选品研究
这是一篇关于选品,外贸电商,评论情感分析,销量预测,ARIMA-BP神经网络模型,Python的论文, 主要内容为近年来,中国对外贸易总体呈现平稳增长的态势,同时电商规模在扩大,网络购物成为消费的主要渠道,中国商品可以借助外贸电商平台“走出去”,得到世界的认同。而电商企业想要在竞争激烈的环境中生存下去,商品选择作为第一步至关重要。如今面对海量数据,没有一套科学的方案来指导选品,让电商企业选品无从下手,所以如何选择适销对路的商品是一个外贸电商企业发展亟待解决的问题。针对上述问题,以外贸电商选品为研究对象,本文从评论情感分析和商品销量预测两方面出发,提出了一个基于评论情感分析和销量预测的外贸电商选品方案。首先基于对评论情感分析的外贸电商选品目标的理解,确定需要采集的字段,即:主流外贸电商网站上的在线评论和部分商品信息;然后进行文本预处理和情感词典的构建;再按照先后顺序分别针对商品品类和商品属性进行情感分析。其次基于对销量预测的外贸电商选品目标的理解,确定需要采集的字段,即主流外贸电商网站上的商品信息;然后进行数据预处理,通过描述性和相关性分析,确定影响销量的因素;构建ARIMA-BP神经网络组合预测模型进行销量预测,将销量预测结果对选品的影响进行分析和评估。最后,以中华文化英文商店为例,运用Python工具,分别从评论情感分析和销量预测两个方面为其选择适合销售的商品。论文从评论情感分析和销量预测两个方面出发,提出了针对外贸电商选品的方案,丰富了外贸电商选品理论、方法和技术,帮助中华文化英文商店选品,同时为其他外贸电商选品提供借鉴。
基于卷积神经网络的个性化医疗推荐方法研究
这是一篇关于医疗推荐系统,卷积神经网络,评论情感分析,个性化推荐的论文, 主要内容为随着大数据时代的迅猛发展,互联网上的数据爆炸增长。用户在面对繁杂的信息时无法快速选出对自己有用的信息。推荐系统能够通过用户的兴趣偏好主动为用户推荐他们所感兴趣的内容,在过去几十年中得到了充分发展,其广泛应用于包括购物、旅游、美食等领域。同时,深度学习技术飞速发展,通过将其与传统的推荐算法结合,也为推荐系统发展创造了新的生命力。近些年随着互联网医疗信息化的发展,网络上积攒了大量的医学数据,导致大量的医疗数据不能被有效利用,个性化医疗推荐服务相对较少,研究关于个性化医疗的推荐有着重要意义。为了提升医疗推荐的性能,解决在评分预测问题中出现的评分与评价的不匹配问题以及评论文本的静态编码问题,本文研究了基于评分特征和评论文本情感分析融合的深度个性化医疗推荐,主要工作如下:1)提出一种融合修正评分与评论文本特征的个性化推荐方法。本章采用融合评分与评论文本特征的方法解决了在医疗推荐领域中用户对医生的评价与评分不匹配的问题,即出现用户对医生的评价不太好,但是评分相对较高的情况。该方法通过将用户对医生的原始评分与评论情感分析值相结合得到修正后的评分特征,选取为最终的评分特征,同时对评论文本进行word2vec嵌入表示,最后将修正后的评分与评论文本输入到模型中。通过在医疗数据集中实验结果证明,该方法对缓解医疗领域评分与评价不匹配问题起到一定作用。2)提出一种基于评分与评论情感特征融合的深度个性化医疗推荐。本章采用BERT预训练技术解决了评论表示方法的不准确性问题,通过结合深度学习方法对医疗文本进行深度特征提取。对于医疗文本,首先利用BERT预训练技术对其进行向量表示,将向量化表示的评论文本和修正后的评分特征拼接在一起作为输入数据,输入到卷积神经网络中,以提取用户和医生深层次的非线性特征向量。最后,使用因子分解机进行特征交互,利用均方根误差衡量模型性能。通过四组实验对比分别验证了:(1)采用BERT的效果要优于word2vec。(2)使用深度学习的方法优于传统方法。(3)使用双层网络的性能强于单层网络。(4)通过消融实验证明同时使用修正后的评分特征和BERT对评论文本做嵌入的方法比单独使用其一的效果要好。
基于卷积神经网络的个性化医疗推荐方法研究
这是一篇关于医疗推荐系统,卷积神经网络,评论情感分析,个性化推荐的论文, 主要内容为随着大数据时代的迅猛发展,互联网上的数据爆炸增长。用户在面对繁杂的信息时无法快速选出对自己有用的信息。推荐系统能够通过用户的兴趣偏好主动为用户推荐他们所感兴趣的内容,在过去几十年中得到了充分发展,其广泛应用于包括购物、旅游、美食等领域。同时,深度学习技术飞速发展,通过将其与传统的推荐算法结合,也为推荐系统发展创造了新的生命力。近些年随着互联网医疗信息化的发展,网络上积攒了大量的医学数据,导致大量的医疗数据不能被有效利用,个性化医疗推荐服务相对较少,研究关于个性化医疗的推荐有着重要意义。为了提升医疗推荐的性能,解决在评分预测问题中出现的评分与评价的不匹配问题以及评论文本的静态编码问题,本文研究了基于评分特征和评论文本情感分析融合的深度个性化医疗推荐,主要工作如下:1)提出一种融合修正评分与评论文本特征的个性化推荐方法。本章采用融合评分与评论文本特征的方法解决了在医疗推荐领域中用户对医生的评价与评分不匹配的问题,即出现用户对医生的评价不太好,但是评分相对较高的情况。该方法通过将用户对医生的原始评分与评论情感分析值相结合得到修正后的评分特征,选取为最终的评分特征,同时对评论文本进行word2vec嵌入表示,最后将修正后的评分与评论文本输入到模型中。通过在医疗数据集中实验结果证明,该方法对缓解医疗领域评分与评价不匹配问题起到一定作用。2)提出一种基于评分与评论情感特征融合的深度个性化医疗推荐。本章采用BERT预训练技术解决了评论表示方法的不准确性问题,通过结合深度学习方法对医疗文本进行深度特征提取。对于医疗文本,首先利用BERT预训练技术对其进行向量表示,将向量化表示的评论文本和修正后的评分特征拼接在一起作为输入数据,输入到卷积神经网络中,以提取用户和医生深层次的非线性特征向量。最后,使用因子分解机进行特征交互,利用均方根误差衡量模型性能。通过四组实验对比分别验证了:(1)采用BERT的效果要优于word2vec。(2)使用深度学习的方法优于传统方法。(3)使用双层网络的性能强于单层网络。(4)通过消融实验证明同时使用修正后的评分特征和BERT对评论文本做嵌入的方法比单独使用其一的效果要好。
融合用户活跃度与评论情感的社会化电商意见领袖识别研究
这是一篇关于意见领袖,社会化电子商务,ActivityRank算法,评论情感分析的论文, 主要内容为随着社交媒体和电子商务的快速崛起,社会化电子商务迅速发展。社会化电子商务,主要指通过社交媒体的传播网络,利用用户的内容分享和相互交流的方式促进消费的一种电商模式。在社会化电商社区中,用户主要通过内容分享达到社交的功能。在这过程中,影响力大的用户会慢慢演化成社区内的意见领袖,在产品的选择和购买上对其他用户产生较大的影响,同时引导着社区的话题讨论。因此,对于品牌方和社会化电商平台来说,正确识别社会化电商中的意见领袖都有着非常重要的价值。本文在国内外相关文献综述的基础上,选取典型的第三方社会化电商平台——小红书APP社区作为具体研究对象,结合社会网络分析与情感分析技术,提出社会化电商平台的意见领袖识别模型。本文首先利用社会化电商的网络结构,计算用户活跃度,筛选得到排名靠前的目标用户作为预选意见领袖。在此过程中主要借鉴了PageRank算法的基本思想,综合考虑用户的行为特征,基于多指标综合评价方法对PageRank算法进行改进,设计了ActivityRank算法。接着从评论情感的角度出发,通过识别目标用户发表内?容的评论情感,对目标用户的发表内容的评论进行情感分析。本文构建了适用于社会化电商领域的基础情感词典、领域词典、修饰词词典以及否定词词典等情感词典,在其他学者的研究基础上调整极性短语的计算规则,根据极性短语计算句子的极性值,再根据句子据算整个文本的情感,最后计算用户整体的评论情感极性值。最后综合网络结构与评论情感两个维度,构建社会化电子商务的意见领袖识别模型。为了使研究有具体的应用背景,有真实的数据支持,本文以小红书APP社区作为实例分析,验证了该模型识别社会化电子商务意见领袖的准确性与高效性。本文从社会化电子商务社区的网络结构和评论情感两个维度构建了社会化电子商务意见领袖识别模型。在一定程度上提高了算法的效率,同时解决了在社会网络分析中无法有效使用情感分析的问题,增加了意见领袖识别的准确性。同时从网络结构和评论情感的角度对平台和品牌方提出针对性的建议。
基于评论情感分析和销量预测的外贸电商选品研究
这是一篇关于选品,外贸电商,评论情感分析,销量预测,ARIMA-BP神经网络模型,Python的论文, 主要内容为近年来,中国对外贸易总体呈现平稳增长的态势,同时电商规模在扩大,网络购物成为消费的主要渠道,中国商品可以借助外贸电商平台“走出去”,得到世界的认同。而电商企业想要在竞争激烈的环境中生存下去,商品选择作为第一步至关重要。如今面对海量数据,没有一套科学的方案来指导选品,让电商企业选品无从下手,所以如何选择适销对路的商品是一个外贸电商企业发展亟待解决的问题。针对上述问题,以外贸电商选品为研究对象,本文从评论情感分析和商品销量预测两方面出发,提出了一个基于评论情感分析和销量预测的外贸电商选品方案。首先基于对评论情感分析的外贸电商选品目标的理解,确定需要采集的字段,即:主流外贸电商网站上的在线评论和部分商品信息;然后进行文本预处理和情感词典的构建;再按照先后顺序分别针对商品品类和商品属性进行情感分析。其次基于对销量预测的外贸电商选品目标的理解,确定需要采集的字段,即主流外贸电商网站上的商品信息;然后进行数据预处理,通过描述性和相关性分析,确定影响销量的因素;构建ARIMA-BP神经网络组合预测模型进行销量预测,将销量预测结果对选品的影响进行分析和评估。最后,以中华文化英文商店为例,运用Python工具,分别从评论情感分析和销量预测两个方面为其选择适合销售的商品。论文从评论情感分析和销量预测两个方面出发,提出了针对外贸电商选品的方案,丰富了外贸电商选品理论、方法和技术,帮助中华文化英文商店选品,同时为其他外贸电商选品提供借鉴。
基于多模型融合情感分析的北林绿色新闻网移动平台研建
这是一篇关于移动新闻管理,微信小程序,评论情感分析,胶囊神经网络,残差神经网络的论文, 主要内容为北京林业大学绿色新闻网是校宣传部发布学校相关新闻的Web网站,为了紧跟时代发展,方便用户在移动端浏览新闻和实现互动,北京林业大学宣传部亟需构建一个和绿色新闻网配套的移动平台实现移动端新闻的管理与发布,实现对用户评论的发布支持与情感分析。基于该需求,本文设计构建了北林绿色新闻网移动平台,涵盖Web端的移动新闻管理后台和绿色新闻网微信小程序,并设计实现了一个多模型融合的评论情感分析模型,实现了对北林新闻评论的自动情感分析。本文主要工作如下:(1)针对新闻评论情感分析模块,构建了校园新闻评论数据集和多模型融合的评论情感分析模型。该模型采用Bert预训练模型初始化输入评论表征,基于Res Net、Capsnet和Muilt-Bi LSTM等多种深度神经网络进行情感特征抽取和融合得到评论情感极性分析。本文构建的北林校园新闻评论数据集与公开的点评数据集上的多个实验结果表明该模型具有较好性能,能够支持绿色新闻网的新闻评论情感分析。(2)针对北林宣传部从绿色新闻网选取新闻到移动端发布,采用基于Spring Boot+Vue前后端分离的开发方式构建开发了Web端的移动新闻管理后台,为绿色新闻网的管理员设计实现了不同类型的移动新闻管理、评论管理和评论情感分析等功能。(3)针对移动端用户对绿色新闻网新闻阅读的需求,设计开发了北林绿色新闻网微信小程序,向移动端用户提供在微信小程序端浏览北林绿色新闻网上不同类型新闻的功能,并支持对新闻进行评论和收藏等功能。
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