设计一个情感分析系统，要求爬取大众点评上重庆师范大学附近5公里内所有外卖店铺信息，选择评分高于4.8的店铺，对每家店铺的评论信息进行建模分析，输出每个店铺最近一周内正负面评价的比值

好的，这是您的第一个问题。针对这个问题，我会将其分为以下几个步骤来回答：

1. 爬取大众点评上重庆师范大学附近5公里内所有外卖店铺信息：

我们可以使用 Python 爬虫技术来实现，具体步骤包括：

- 获取重庆师范大学的经纬度信息；
- 使用经纬度信息和大众点评 API 来获取附近所有外卖店铺信息；
- 对获取到的店铺信息进行筛选，只保留评分高于4.8的店铺。

2. 对每家店铺的评论信息进行建模分析：

针对每家店铺的评论信息，我们可以使用情感分析技术来进行建模分析。具体步骤包括：

- 对每条评论进行中文分词；
- 使用情感词典来计算每个词的情感得分；
- 对每条评论的情感得分进行加权平均，得到该评论的情感极性；
- 对每家店铺的所有评论的情感极性进行加权平均，得到该店铺最近一周内的情感极性。

3. 输出每个店铺最近一周内正负面评价的比值：

在得到每个店铺最近一周内的情感极性后，我们可以将其转化为正负面评价的比值，具体步骤包括：

- 将情感极性值映射到[-1, 1]的区间内；
- 对每个店铺的所有评论的情感极性进行加权平均，得到该店铺最近一周内的情感极性；
- 根据情感极性值的正负性，统计该店铺最近一周内正面评价和负面评价的数量；
- 输出正负面评价的比值。

以上就是我对您提出的问题的解答，希望能对您有所帮助。

相关问题

使用sql server数据库和vb.net设计一个外卖系统。 流程: 顾客浏览多个店铺的菜品

使用SQL Server数据库和VB.NET可以很好地设计和开发一个外卖系统。下面是使用这两个工具进行设计的流程简述：

1. 数据库设计：
首先，创建一个名为"顾客"的表，用于存储顾客的信息，包括顾客ID、姓名、地址等。另外，可以创建一个名为"店铺"的表，用于存储店铺的信息，包括店铺ID、名称、地址等。接着，创建一个名为"菜品"的表，用于存储菜品的信息，包括菜品ID、名称、价格、店铺ID等。最后，可以创建一个名为"订单"的表，用于存储订单信息，包括订单ID、顾客ID、菜品ID、数量、订单时间等。

2. VB.NET开发：
首先，创建一个主界面，用于显示多个店铺的菜品。可以使用DataGridView控件来展示店铺、菜品和价格等信息，并为每个菜品提供一个“加入购物车”的按钮。当用户点击按钮时，可以将菜品信息添加到一个购物车表中。

其次，创建一个购物车界面，用于展示用户已选择的菜品。同样使用DataGridView来显示菜品的信息，并为每个菜品提供一个“删除”按钮，以便用户删除不需要的菜品。

接着，创建一个下单界面，用户可以在这个界面上选择送餐地址，并确认订单。当用户点击“下单”按钮时，应获取用户的ID和选定的菜品等信息，并将订单写入到订单表中。

最后，可以创建一个订单查询界面，用于查询和展示用户的历史订单。用户可以根据订单日期、订单状态等条件进行查询，并可查看详细的订单信息。

总结：
通过SQL Server数据库和VB.NET的组合设计，可以实现一个外卖系统的功能。从顾客浏览菜品、加入购物车、下单，到查询历史订单，每个环节都需要在数据库中进行相应的操作，并在VB.NET中处理用户的操作和界面展示。这样的系统可以满足用户对外卖服务的需求，并提供方便快捷的点餐体验。

帮我设计一个python程序，可以每天帮我选择附近的外卖

好的，我可以为您提供一个Python程序的大致框架，让您可以根据您的需求进行具体实现和改进。

1. 获取附近所有外卖餐厅信息

您可以使用API接口或爬虫等方式获取附近的外卖餐厅信息。以下是一个使用高德地图Web服务API获取附近餐厅信息的示例代码：

import requests

key = '<your_api_key>'
location = '116.480983,39.989198'
url = 'https://restapi.amap.com/v3/place/around?key={}&location={}&radius=1000&types=050000&offset=20&page=1&extensions=all'.format(key, location)

response = requests.get(url)
data = response.json()

# 提取餐厅信息
restaurants = data['pois']

2. 过滤不符合条件的餐厅

您可以根据自己的口味和餐厅评价等因素，过滤掉不符合条件的餐厅。以下是一个根据评分和类型过滤餐厅的示例代码：

# 过滤餐厅
filtered_restaurants = []
for restaurant in restaurants:
    if restaurant['type'] == '餐饮服务;中餐厅':
        if restaurant['biz_ext']['rating'] and float(restaurant['biz_ext']['rating']) >= 4.0:
            filtered_restaurants.append(restaurant)

# 随机选择一个餐厅
import random

if filtered_restaurants:
    random_index = random.randint(0, len(filtered_restaurants)-1)
    selected_restaurant = filtered_restaurants[random_index]
    print('今天我们去{}吃饭！'.format(selected_restaurant['name']))
else:
    print('附近没有符合条件的餐厅！')

3. 可以将程序放到计划任务中

您可以将这个程序放到计划任务中，每天定时运行，这样每天就能够自动选择附近的外卖餐厅了。具体实现可以参考Python的`schedule`库或者操作系统的计划任务功能。

总体来说，这个程序主要涉及到数据的获取和处理，需要用到Python的各种库和技巧。希望这个思路能够对您有所帮助，如果您需要更具体的实现方案，可以再向我提出问题。