电商评论情感分析与销量预测毕业设计实践

资源摘要信息: 本项目是关于某服装电商商品评论获取及情感和销量分析的毕业设计，涵盖了数据采集、数据处理、特征筛选、情感词典构建和销量预测等多个环节。通过对服装电商平台上的手机评论、销量排名、商品名称和评论星级等数据的爬取与分析，旨在提供一个电商商品销量预测的模型，并对商品评论情感进行分析。 知识点详细说明: 1. 数据采集 在这一环节中，主要使用Python网络爬虫技术来实现对电商平台商品评论、销量信息的自动化收集。这要求设计者熟悉网络爬虫的构建，了解爬虫法律界限和反爬机制，以及如何处理登录认证、动态加载等复杂情况。使用的主要工具或库可能包括requests或Scrapy框架，同时需要对HTML结构和JavaScript有一定的了解。 2. 数据处理 数据处理包括数据预处理和文本语言化处理两个重要部分。数据预处理中，数据清洗是指去除数据中的噪声和不一致，而缺失值处理涉及数据填充或删除缺失数据等策略。文本语言化处理，包括分词、分句和去除停用词等步骤，是将采集到的原始文本数据转换为可被后续分析处理的形式。其中分词是中文处理的关键，可能使用jieba、HanLP等中文分词库。此外，还需过滤名词并进行同义词合并，以便于后续的商品特征词筛选。 3. 商品特征筛选 在特征筛选环节，设计者需利用分配模型（例如LDA、NMF等）来提取商品评论中的隐含特征。在确定分配模型的主题数时，需要进行模型评估，选择一个最优的主题数以提高实验结果的准确度。这一过程往往涉及到模型拟合、参数优化和交叉验证等方法。 4. 情感词典构建 情感词典是情感分析的基础，它将多个常用词典整合，并利用HowNet词典提供的副词词典来增强情感词典的完整性。不同的情感词将根据其在句子中的作用和情感倾向被赋予不同权重，以便于准确计算商品特征词的情感极性和极性程度。构建情感词典是一项结合自然语言处理技术和情感分析知识的复杂工作。 5. 商品销量预测 销量预测是将情感分析与机器学习预测模型结合的环节。本项目可能使用多元线性回归模型、支持向量机回归和极端梯度提升树算法来建立销量预测模型，并将情感因子作为特征之一引入模型中。通过对不同模型的预测结果进行比较，选出最合适的预测模型，并通过评估和验证环节确保模型的准确性与可靠性。 此外，该项目涉及的文件包含了多个CSV数据文件、HTML结果报告、Jupyter Notebook文件、Python爬虫脚本文件以及字体文件和情感词汇文本文件。其中，CSV文件存储了采集到的原始数据，HTML文件可能包含了最终的分析结果展示，Jupyter Notebook文件则记录了分析过程中的代码和结果，而Python脚本文件则是爬虫程序的代码实现。字体文件可能用于结果报告的排版，而情感词汇文本文件则直接为情感分析提供基础数据。 标签中的“毕业设计”、“课程设计”、“情感分析”、“电商”和“数据挖掘”指向了该项目在学术领域和技术领域的应用背景和研究方向。其中，情感分析是自然语言处理的一个子领域，电商环境下的应用尤为重要，因为它能帮助企业理解消费者对商品的真实感受，进而改善商品策略和提升销量。数据挖掘则涉及到从大量数据中提取有价值信息的科学和技术。 通过以上环节的详细介绍，可以看出这个毕业设计项目不仅覆盖了数据科学的重要方面，还体现了IT专业学生在编程、算法设计、数据分析和机器学习等领域的综合应用能力。