酒店系统java源码 Sentiment-Analysis 本项目主要内容说明 本项目是基于java实现的本科毕设。首先从亚马逊中文网站爬取了关于“手机”的评论，然后对其进行情感分类。使用用户标记的星级作为情感类别，将这些评论分为了3类（与星级对应关系为1-{1,2},2-{3},3-{4,5}）和5类（与星级一一对应）。预处理包括字符处理（包括全角转半角、过滤无关符号，主要为了避免特征稀疏）以及发现新词、分词、删除停用词，使用的主要分类方法是朴素贝叶斯，特征选择方法包括信息增益（Information Gain，IG）和文档频率（Document Frequency，DF）以及它们的结合。 分类效果：对亚马逊评论三分类F1值效果为 79.72%, 五分类效果为 63.63%。为了进一步检验，使用本文分类器对tanh松波酒店评论进行二分类，使用信息增益筛选特征，最好情况下， precision、 recall、 F1 值分别达到了 85.89%、 82.33%、 84.07%. 本项目又进一步增加了卡方统计和互信息的特征选择方法，并进行了对比分析。以此为基础，在《计算机应用》发表了。并

Retailrocket recommender system dataset 是一个真实电子商务网站用户的行为数据，包括4.5个月内网站访问者的行为数据，行为分为3类：点击、加入购物车、交易。总计由1407580位访问者的2756101个行为事件，其中浏览行为2664312、添加到购物车行为69332、22457个交易行为。

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item_review-获得淘宝商品评论[查看演示] onebound.taobao.item_review 请求参数：num_iid=600530677643&data=&page=1 参数说明：num_iid:淘宝商品ID 返回值说明 名称 类型 是否隐私 示例值 描述 pics MIX [“//img.alicdn.com/bao/uploaded/i4/O1CN01Zmq4QI1dqwnpBIxmX_!!0-rate.jpg”] 评论图片 auction_sku String 颜色:白色(加绒);尺码:2XL 评论商品属性 cms_source String 天猫 来源 disp

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使用python爬取电商平台的商品评论，对评论进行情感分析、主题分析，使用机器学习生成算法模型，搭建flask框架进行可视化展示，使用前请查看说明文档

1.包含10个特征，568454条数据。 2.数据分析过程见https://www.yuque.com/shishuaishuaiya/1011