基于情感分析的商品评价系统设计与实现
这是一篇关于商品评价,情感分析,领域词典,SVM的论文, 主要内容为网络购物在方便人们生活的同时,也存在着一些问题,由于网络购物不能像线下购物一样能够接触到商品,而且商品的所有信息都是由商家所给出的,这就造成了信息的不对等,容易导致用户买到了假货、残次品、或与自己期望不符的商品,造成一定的损失。虽然用户可以通过查看商品评论来获取有价值的信息,但随着商品评论的不断的累积,这种信息获取方式的效率越来越低。针对商品评论累积过多的问题,重点是从海量的商品评论中提取出有价值的信息,本文通过对现有情感分析方法进行研究,设计并实现了基于情感词典和基于SVM的商品评价系统,利用情感分析方法对商品评论进行分析处理,向用户提供客观且全面的购物参考信息。本文主要工作体现在以下方面:(1)数据的采集。本文通过对电商平台页面进行分析,设计了基于Scrapy框架的网络爬虫,该网络爬虫能够从电商平台上爬取相应商品的各项信息。本文利用该网络爬虫从电商平台累积收集了数十万条数据。(2)情感分析方法的研究。为了从商品评论中挖掘出有价值的信息,本文对现有情感分析方法进行研究,采用了基于情感词典和基于SVM这两种情感分析方法对商品评论进行处理。在情感词典方法的研究中,本文以通用情感词典为基础利用Word2vec模型通过计算词语相似度的方法进行扩展,构建了专用情感词典,并设计了相应的评分规则。在SVM方法的研究中,本文首先采用词典与用户评分相结合的方法构建训练集,之后使用Word2vec模型生成特征词的词向量,并且为了在词向量中更好的表现出词语的重要程度,本文采用了词向量加权的方式对生成的词向量加以改进。(3)商品评价系统的设计与实现。本文使用Flask+vue框架,采用前后端分离的开发方式,以情感分析方法为核心完成了商品评价系统的设计与实现。用户可以通过与UI界面进行交互来获取商品的情感分析结果、商品特征分析结果等各项信息,从而知晓该商品的整体评价情况以及商品特征的优缺点。为用户提供客观且全面的购物参考信息。
手游评论情感分析关键技术研究与应用
这是一篇关于手游评论,领域词典,情感分析,爬虫,分布式系统的论文, 主要内容为随着移动网络的完善和智能终端设备的普遍使用,手机游戏成为了人们碎片时间中娱乐的一种方式。手机游戏会在各个应用市场上提供给玩家下载,玩家也可以通过应用市场的评论区域对手游进行评价。对于游戏运营而言,他们可以从这些评论反馈中观察游戏活动、新版本在玩家的反响和口碑,并指导改进游戏的质量,从而在激烈的竞争中占据优势。但是随着时间的推移,这些评论会不断增多,人工地对这些海量的评论分析成为了游戏运营的一个难点。因此需要针对这些手游评论进行情感分析及建设一套手游领域的评论情感分析系统。本文以手游领域为背景,对海量的手游评论进行情感分析的需要的关键技术进行研究。重点研究同款手游评论数据融合、手游领域词典的构建、评论情感倾向性分析、评价搭配抽取。本文在这些关键技术基础上,通过Hadoop、Spark、Kafka、ElasticSearch、Zookeeper、MySQL、Spring MVC等工具和框架,用Java语言实现了一套手游领域的评论情感分析系统。文本的主要工作如下:(1)手游基本信息及评论的抓取、数据融合以及手游领域词典的构建。利用Spark、Kafka、Redis等工具构建分布式爬虫系统,爬取多个数据源的手游基本信息和手游评论数据。研究了同款手游识别方法,并对同款手游下的多个源评论数据进行融合。研究了新词发现算法,以爬取的手游描述简介、手游名称、手游评论为文本语料,构建了一个手游领域词典。通过特征选取的方法从手游文本语料中构建了一个情感词典。(2)手游评论的情感分析。利用Co-Training、Pu-Learning技术进行大规模自动标注评论的情感倾向性。通过liblinear训练NB-LR模型来对评论进行情感倾向性分析。利用依存句法分析抽取手游评论的评价搭配,并通过SVM对搭配抽取结果进行过滤。实验结果表明上述模型和算法能够较好地提取出手游评论中的评价搭配。(3)手游评论情感分析系统的设计与实现。在上述研究基础下,利用Spring MVC为web框架,Elasticsearch为检索引擎、MySQL、HBase作为存储引擎、Spark作为计算框架、Thrift作为RPC框架搭建一套手游领域的评论情感分析系统。论文的研究工作对于垂直领域的情感分析系统开发具有一定的实际参考价值。
基于情感分析的商品评价系统设计与实现
这是一篇关于商品评价,情感分析,领域词典,SVM的论文, 主要内容为网络购物在方便人们生活的同时,也存在着一些问题,由于网络购物不能像线下购物一样能够接触到商品,而且商品的所有信息都是由商家所给出的,这就造成了信息的不对等,容易导致用户买到了假货、残次品、或与自己期望不符的商品,造成一定的损失。虽然用户可以通过查看商品评论来获取有价值的信息,但随着商品评论的不断的累积,这种信息获取方式的效率越来越低。针对商品评论累积过多的问题,重点是从海量的商品评论中提取出有价值的信息,本文通过对现有情感分析方法进行研究,设计并实现了基于情感词典和基于SVM的商品评价系统,利用情感分析方法对商品评论进行分析处理,向用户提供客观且全面的购物参考信息。本文主要工作体现在以下方面:(1)数据的采集。本文通过对电商平台页面进行分析,设计了基于Scrapy框架的网络爬虫,该网络爬虫能够从电商平台上爬取相应商品的各项信息。本文利用该网络爬虫从电商平台累积收集了数十万条数据。(2)情感分析方法的研究。为了从商品评论中挖掘出有价值的信息,本文对现有情感分析方法进行研究,采用了基于情感词典和基于SVM这两种情感分析方法对商品评论进行处理。在情感词典方法的研究中,本文以通用情感词典为基础利用Word2vec模型通过计算词语相似度的方法进行扩展,构建了专用情感词典,并设计了相应的评分规则。在SVM方法的研究中,本文首先采用词典与用户评分相结合的方法构建训练集,之后使用Word2vec模型生成特征词的词向量,并且为了在词向量中更好的表现出词语的重要程度,本文采用了词向量加权的方式对生成的词向量加以改进。(3)商品评价系统的设计与实现。本文使用Flask+vue框架,采用前后端分离的开发方式,以情感分析方法为核心完成了商品评价系统的设计与实现。用户可以通过与UI界面进行交互来获取商品的情感分析结果、商品特征分析结果等各项信息,从而知晓该商品的整体评价情况以及商品特征的优缺点。为用户提供客观且全面的购物参考信息。
基于情感分析的商品评价系统设计与实现
这是一篇关于商品评价,情感分析,领域词典,SVM的论文, 主要内容为网络购物在方便人们生活的同时,也存在着一些问题,由于网络购物不能像线下购物一样能够接触到商品,而且商品的所有信息都是由商家所给出的,这就造成了信息的不对等,容易导致用户买到了假货、残次品、或与自己期望不符的商品,造成一定的损失。虽然用户可以通过查看商品评论来获取有价值的信息,但随着商品评论的不断的累积,这种信息获取方式的效率越来越低。针对商品评论累积过多的问题,重点是从海量的商品评论中提取出有价值的信息,本文通过对现有情感分析方法进行研究,设计并实现了基于情感词典和基于SVM的商品评价系统,利用情感分析方法对商品评论进行分析处理,向用户提供客观且全面的购物参考信息。本文主要工作体现在以下方面:(1)数据的采集。本文通过对电商平台页面进行分析,设计了基于Scrapy框架的网络爬虫,该网络爬虫能够从电商平台上爬取相应商品的各项信息。本文利用该网络爬虫从电商平台累积收集了数十万条数据。(2)情感分析方法的研究。为了从商品评论中挖掘出有价值的信息,本文对现有情感分析方法进行研究,采用了基于情感词典和基于SVM这两种情感分析方法对商品评论进行处理。在情感词典方法的研究中,本文以通用情感词典为基础利用Word2vec模型通过计算词语相似度的方法进行扩展,构建了专用情感词典,并设计了相应的评分规则。在SVM方法的研究中,本文首先采用词典与用户评分相结合的方法构建训练集,之后使用Word2vec模型生成特征词的词向量,并且为了在词向量中更好的表现出词语的重要程度,本文采用了词向量加权的方式对生成的词向量加以改进。(3)商品评价系统的设计与实现。本文使用Flask+vue框架,采用前后端分离的开发方式,以情感分析方法为核心完成了商品评价系统的设计与实现。用户可以通过与UI界面进行交互来获取商品的情感分析结果、商品特征分析结果等各项信息,从而知晓该商品的整体评价情况以及商品特征的优缺点。为用户提供客观且全面的购物参考信息。
手游评论情感分析关键技术研究与应用
这是一篇关于手游评论,领域词典,情感分析,爬虫,分布式系统的论文, 主要内容为随着移动网络的完善和智能终端设备的普遍使用,手机游戏成为了人们碎片时间中娱乐的一种方式。手机游戏会在各个应用市场上提供给玩家下载,玩家也可以通过应用市场的评论区域对手游进行评价。对于游戏运营而言,他们可以从这些评论反馈中观察游戏活动、新版本在玩家的反响和口碑,并指导改进游戏的质量,从而在激烈的竞争中占据优势。但是随着时间的推移,这些评论会不断增多,人工地对这些海量的评论分析成为了游戏运营的一个难点。因此需要针对这些手游评论进行情感分析及建设一套手游领域的评论情感分析系统。本文以手游领域为背景,对海量的手游评论进行情感分析的需要的关键技术进行研究。重点研究同款手游评论数据融合、手游领域词典的构建、评论情感倾向性分析、评价搭配抽取。本文在这些关键技术基础上,通过Hadoop、Spark、Kafka、ElasticSearch、Zookeeper、MySQL、Spring MVC等工具和框架,用Java语言实现了一套手游领域的评论情感分析系统。文本的主要工作如下:(1)手游基本信息及评论的抓取、数据融合以及手游领域词典的构建。利用Spark、Kafka、Redis等工具构建分布式爬虫系统,爬取多个数据源的手游基本信息和手游评论数据。研究了同款手游识别方法,并对同款手游下的多个源评论数据进行融合。研究了新词发现算法,以爬取的手游描述简介、手游名称、手游评论为文本语料,构建了一个手游领域词典。通过特征选取的方法从手游文本语料中构建了一个情感词典。(2)手游评论的情感分析。利用Co-Training、Pu-Learning技术进行大规模自动标注评论的情感倾向性。通过liblinear训练NB-LR模型来对评论进行情感倾向性分析。利用依存句法分析抽取手游评论的评价搭配,并通过SVM对搭配抽取结果进行过滤。实验结果表明上述模型和算法能够较好地提取出手游评论中的评价搭配。(3)手游评论情感分析系统的设计与实现。在上述研究基础下,利用Spring MVC为web框架,Elasticsearch为检索引擎、MySQL、HBase作为存储引擎、Spark作为计算框架、Thrift作为RPC框架搭建一套手游领域的评论情感分析系统。论文的研究工作对于垂直领域的情感分析系统开发具有一定的实际参考价值。
手游评论情感分析关键技术研究与应用
这是一篇关于手游评论,领域词典,情感分析,爬虫,分布式系统的论文, 主要内容为随着移动网络的完善和智能终端设备的普遍使用,手机游戏成为了人们碎片时间中娱乐的一种方式。手机游戏会在各个应用市场上提供给玩家下载,玩家也可以通过应用市场的评论区域对手游进行评价。对于游戏运营而言,他们可以从这些评论反馈中观察游戏活动、新版本在玩家的反响和口碑,并指导改进游戏的质量,从而在激烈的竞争中占据优势。但是随着时间的推移,这些评论会不断增多,人工地对这些海量的评论分析成为了游戏运营的一个难点。因此需要针对这些手游评论进行情感分析及建设一套手游领域的评论情感分析系统。本文以手游领域为背景,对海量的手游评论进行情感分析的需要的关键技术进行研究。重点研究同款手游评论数据融合、手游领域词典的构建、评论情感倾向性分析、评价搭配抽取。本文在这些关键技术基础上,通过Hadoop、Spark、Kafka、ElasticSearch、Zookeeper、MySQL、Spring MVC等工具和框架,用Java语言实现了一套手游领域的评论情感分析系统。文本的主要工作如下:(1)手游基本信息及评论的抓取、数据融合以及手游领域词典的构建。利用Spark、Kafka、Redis等工具构建分布式爬虫系统,爬取多个数据源的手游基本信息和手游评论数据。研究了同款手游识别方法,并对同款手游下的多个源评论数据进行融合。研究了新词发现算法,以爬取的手游描述简介、手游名称、手游评论为文本语料,构建了一个手游领域词典。通过特征选取的方法从手游文本语料中构建了一个情感词典。(2)手游评论的情感分析。利用Co-Training、Pu-Learning技术进行大规模自动标注评论的情感倾向性。通过liblinear训练NB-LR模型来对评论进行情感倾向性分析。利用依存句法分析抽取手游评论的评价搭配,并通过SVM对搭配抽取结果进行过滤。实验结果表明上述模型和算法能够较好地提取出手游评论中的评价搭配。(3)手游评论情感分析系统的设计与实现。在上述研究基础下,利用Spring MVC为web框架,Elasticsearch为检索引擎、MySQL、HBase作为存储引擎、Spark作为计算框架、Thrift作为RPC框架搭建一套手游领域的评论情感分析系统。论文的研究工作对于垂直领域的情感分析系统开发具有一定的实际参考价值。
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