基于Python的豆瓣图书评论数据获取与可视化分析.pdf

现如今各种APP、微信订阅号、微博、购物网站等网站都允许用户发表一些个人看法、意见、态度、评价、立场等信息。针对这些数据，我们可以利用情感分析技术对其进行分析，总结出大量的有价值信息。例如对商品评论的分析，可以了解用户对商品的满意度，进而改进产品；通过对一个人分布内容的分析，了解他的情绪变化，哪种情绪多，哪种情绪少，进而分析他的性格。怎样知道哪些评论是正面的，哪些评论是负面的呢？正面评价的概率是多少呢？ 　　利用python的第三方模块SnowNLP可以实现对评论内容的情感分析预测，SnowNLP可以方便的处理中文文本内容，如中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、提取文本关键词、文本相似度计

美国视频游戏销售和评价数据

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

根据评论内容的特性， 提出了一种基于主题－对立情感依赖模型（ ｔｏ ｐ ｉｃ －ｏ ｐｐ ｏｓｉｔｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｄｅ ｐ ｅｎｄｅｎｃ ｙｍｏｄ －ｅｌ ， ＴＯＳＤＭ） 的虚假评论检测方法。首先构建 ＴＯＳＤＭ 模型， 利用该模型提取评论的主题信息以及主题对应的情感信息； 然后结合评论的主题以及情感信息， 分析并提 取６维 评 论 内 容 特 征； 最 后 利 用 这 些 评 论 内 容 特 征， 采 用 有 监督学习的分类器对虚假评论进行检 测。在 大 众 点 评 网 获 取 的２００９ －２０１２年 的５个 领 域 的 评 论 数 据 集 上 进 行 了 实验， 实验表明， 提取评论主题信息以及主题对立情感信息能够提高虚假评论的检测效果， ＴＯＳＤＭ 的虚假 评 论 检 测效果优于其他模型。

基于有监督的虚假评论检测方法受限于标注语料的规模，为了更好地利用未标注评论数据来提高分类器的正确率和泛化能力，本文提出一种基于半监督主动学习的虚假评论检测方法。首先，定义并提取评论内容特征以及评论者行为特征，结合这两类特征来对虚假评论进行检测。然后，采用基于熵的主动学习算法选择对学习最有帮助的评论样本，获得其类别标注，将其合并到基于Tri-training的半监督学习算法的训练集中，利用大量未标注评论数据进行学习，提升分类器性能。最后，在领域评论数据集上进行实验，结果表明，将半监督学习与主动学习相结合，能够更有效的利用未标注评论数据，从而有效地提高虚假评论检测的效果。

AclImdb – v1 Dataset 是用于二进制情绪分类的大型电影评论数据集，其中有 25,000 条电影评论用于训练，25,000 条用于测试，还有其他未经标记的数据可供使用，该数据集包含原始文本和已处理的单词格式包。 aclImdb_v1 大型电影评论数据集_datasets.txt aclImdb_v1 大型电影评论数据集_datasets.zip

主要介绍了如何基于Python爬取隐秘的角落评论,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

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数据科学大作业 具体内容见pdf 只要把爬虫文件里的cookie换成你的应该就跑的起来 当然还要改日期和关键词