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摘要:
该设计以机器学习为基础,通过编写爬虫程序对网上各大平台公开评论信息进行采集并根据评分同时进行数据标注,以朴素贝叶斯分类算法为基础,通过对数据的分词,拟合出文本情感与文本的关系模型,从而达到一个相较于传统情感字典更好的效果。同时以该算法为基础,设计开发一套大数据评论采集分析系统,通过分析互联网上的相关评论,将分析结果可视化展示给企业,帮助企业更好地了解产品的市场情况,定位产品的优缺点,从而帮助企业优化决策,制定合适的策略,获得更佳的市场表现。
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文献信息
篇名 大数据评论采集分析系统的设计与实现
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 文本采集 朴素贝叶斯 机器学习 语义分析
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 35-37
页数 3页 分类号 TP391.1
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩帅康 郑州科技学院信息工程学院 2 0 0.0 0.0
2 江涛 郑州科技学院信息工程学院 2 0 0.0 0.0
3 张顺 郑州科技学院信息工程学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
文本采集
朴素贝叶斯
机器学习
语义分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
出版文献量(篇)
41621
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0
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