数据挖掘 大众点评评论文本挖掘，包括点评数据爬取、数据清洗入库、数据分析、评论情感分析等的完整挖掘项目 爬取大众点评十大热门糖水店的评论，爬取网页后从html页面中把需要的字段信息（顾客id、评论时间、评分、评论内容、口味、环境、服务、店铺ID）提取出来并存储到MYSQL数据库中。

Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，由Guido van Rossum于1989年发起，1991年正式发布。Python以简洁而清晰的语法著称，强调代码的可读性和易于维护。以下是Python的一些主要特点和优势： 易学易用： Python的语法设计简单直观，更接近自然语言，使初学者更容易上手。这种易学易用的特性促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级语言： Python是一种高级编程语言，提供了自动内存管理（垃圾回收）等功能，减轻了程序员的负担，同时具有动态类型和面向对象的特性。 跨平台性： Python具有很好的跨平台性，可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等，使得开发的代码可以轻松迁移。 丰富的标准库： Python内置了大量的模块和库，涵盖了文件操作、网络编程、数据库访问等各个方面。这些标准库使得开发者能够快速构建功能丰富的应用程序。 开源： Python是开源的，任何人都可以免费使用并查看源代码。这种开放性促进了Python社区的发展，使得有大量的第三方库和框架可供使用。 强大的社区支持： Python拥有庞大而活跃的开发社区，这使得开发者可以轻松获取帮助、分享经验，并参与到Python的发展中。 适用于多个领域： Python在各种领域都有广泛的应用，包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试、网络编程等。特别是在数据科学和人工智能领域，Python成为了主流的编程语言之一。 支持面向对象编程： Python支持面向对象编程，允许开发者使用类和对象的概念，提高了代码的重用性和可维护性。

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对餐厅评论进行情感分析。情感分析是通过分析文本的情感色彩，确定其所传达的情绪或情感倾向。在该项目中，主要通过分析餐厅顾客在评论中表达的情感来评估对餐厅的满意度或不满意度。 使用自然语言处理和机器学习技术，对餐厅评论文本进行处理和分析。他们会提取评论中的关键词、句子结构和情感词汇，并使用情感分类算法来确定评论所包含的情感，如积极、消极或中性。通过这种方式，可以帮助餐厅经营者了解顾客对他们。。。 文件是.ipynb是Jupyter Notebook的文件格式。Jupyter Notebook是一个交互式计算环境，可以在其中编写和执行代码、进行数据分析和可视化，并生成文档式的实时展示。 .ipynb文件实际上是一个JSON格式的文本文件，其中包含了代码、文本、图像、公式和输出结果等内容。它以网页的形式进行呈现，可以通过Web浏览器进行编辑和运行。 Jupyter Notebook的优点在于它结合了代码编写、实验和文档撰写，使得代码和相关说明文档可以在同一个环境中进行编辑和共享。因此，.ipynb文件常用于数据科学、机器学习和数据分析等领域，方便进行可复现的研究和分享。

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基于 Keras LSTM 的中文评论情感分析(附完整代码）.zip

摘要：随着互联网的快速发展，网络上的评论文本资源急速增长。面对海量的网络资源信息，如何应用计算机情感分析的技术进行自动文本资源分析，挖掘出评论文本中蕴含丰富价值

使用python的requests配合re对微博评论进行获取存储在mysql数据库中 使用pandas库对数据进行分析处理 使用snownlp对文本进行分析 使用echarts.js将分析的数据进行可视化呈现 总体框架使用python 的Django框架

摘要视图订阅标签： TensorFlow深度学习机学习分类：[置顶] 20行代码实现电影评论情感分析201803月09日 09:33:172339人阅读评论(4

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