基于内容的电影推荐系统，使用AJAX进行情感分析 可以在以下位置找到此应用程序的更新版本： : 基于内容的推荐系统推荐与用户喜欢的电影相似的电影，并分析用户对该电影给出的评论的情绪。 电影的详细信息（标题，类型，放映时间，评分，海报等）是通过TMDB使用API​​， //www.themoviedb.org/documentation/api并使用电影中的IMDB ID来获取的。 API，我进行了网络抓取，以使用beautifulsoup4在IMDB站点中获得用户给出的评论，并对这些评论进行了情感分析。 查看现场演示： : 链接到youtube演示： : 注意 电影院 我已经开发了一个类似的应用程序，称为“电影院”，它支持所有语言的电影。 但是与此应用程序唯一不同的是，我在“电影院”中使用了TMDB的推荐引擎。 我在此应用程序中开发的推荐部分不支持多语言电影，因为它消耗了200％的RAM（即使将其部署到Heroku之后）也无法为TMDB中的所有700,000部电影生成Count Vectorizer矩阵。 链接到“电影院”应用程序： : 如果您要查找的电影

比赛网址：https://www.datafountain.cn/competitions/370 本赛题提供了10000条对O2O店铺的评论文本训练数据，分为与食品安全有关和与食品安全无关两个类别。参赛者需要根据训练集构造文本分类模型，预测2000条测试集中的评论是否与食品安全有关。

Web 2.0时代,消费者在在线购物、学习和娱乐时越来越多地依赖在线评论信息,而虚假的评论会误导消费者的决策,影响商家的真实信用,因此有效识别虚假评论具有重要意义。

jQuery实现用户评论留言代码　

评论提供了有关酒店的大量信息。这个数据可用于许多nlp项目：推荐系统，情绪分析，同类酒店的图网，基于评论的酒店细分。该数据集包含25个城市的酒店列表和评论。 file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInAustin__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInBali__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInBangkok__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInBarcelona__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInBombay__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInChicago__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInDubai__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInHong Kong__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInIstanbul__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInLondon__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInMiami__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInMilan__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInNew York__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInOsaka__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInParis__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInPhuket__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInPrague__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInRome__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInSan Francisco__en2019100120191005.csv file/opensearch/documents/92885/hotelReviewsInSantorini__en2019100120191005.csv file/opense

亚马逊评论情绪分析 情感分析一直在增长-既由于深度学习中使用了新的分析技术，又因为到处都有大量的数据生成。 每条产品评论，每条推文，每条Reddit帖子等均包含我们希望能够处理和理解的主观信息。 例如，假设您是Netflix。 然后，您对客户对您的服务和电视节目/电影选择要说的话非常感兴趣，并且您可能会希望挖掘Facebook帖子和推文以及IMDB评论等，以评估公众意见。 如果您是一名政客，那么您（希望）对选民的想法，他们想要什么，他们持有哪些宝贵价值观等感兴趣，因此您可能会有一个团队来分析这些领域的公众情绪。 如果您是企业家，那么您会对公众舆论感兴趣，因为它关系到您的利基，产品和竞争，因为

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