基于餐饮评论数据的情感分析（主要涉及到短文分类，分别使用朴素贝叶斯、支持向量机、Xgboost 进行情感值的二分类）
本文主要通过情感分析来挖掘评论中有价值的信息。
获取所研究数据，即大众点评餐饮评论数据，通过分词去除停用词、词性标注等操作进行数据预处理，然后通过机器学习的方法来分析餐饮评论的情感极性，来进一步挖掘评论中有价值的信息。
使用python的结巴分词工具对中文文本进行分词。可用TF-IDF、词袋方法提取文本数据的特征。然后使用机器学习的方法进行文本分类，可以运用朴素贝叶斯（NB）、支持向量机（SVM）、随机森林等算法。查询了资料，考虑了速度、容错性、变量筛选能力、共性容忍度等因素，初步设想选用SVM算法。
===》SVM算法优于NB 优于随机森林
2021-07-02 20:02:33
10.92MB
20210630-华创证券-餐饮旅游行业跟踪研究报告：叮咚买菜，快增长，强体验，入口价值显现.pdf
2021-07-02 09:04:51
1.53MB
是我从网上收集的 现在共享给大家双数据库 sql access数据库登录账户密码等详见内文
2021-07-01 23:15:33
740KB
1
比较早时候的一个VC 餐饮管理系统了，数据库基于Access，这个餐饮系统中增加了一些特殊功能，特别是ListView控件的使用，鼠标放到任一行的数据上，鼠标会执行点击时的功能。功能方面可实现前台销售、统计报表、基础资料、系统维护等功能，还有超多的自定义快捷键功能，运行测试前请把Access数据库拷贝至EXE文件的同级目录中，默认登录：Admin 1234，其它口令请打开数据库查看。
2021-07-01 23:09:55
1.03MB
1