【摘 要】
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随着互联网时代的到来,许多互联网企业都赶上了时代的快车迎来了高速发展,人们纷纷在互联网上浏览信息,产生了大量的数据。消费者在平台上对商品留下的评价不仅可以为其他消费者提供了购买决策,同时也能为厂家的发展提供了方向。因此对于消费者在电商平台上留下的评论文本数据进行情感分析,探索发现评论数据中蕴含的价值,并调整策略,改进研发方向,使得厂家和平台的竞争力得到提升。基于此,本文首先选取了国内电商平台上的手
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随着互联网时代的到来,许多互联网企业都赶上了时代的快车迎来了高速发展,人们纷纷在互联网上浏览信息,产生了大量的数据。消费者在平台上对商品留下的评价不仅可以为其他消费者提供了购买决策,同时也能为厂家的发展提供了方向。因此对于消费者在电商平台上留下的评论文本数据进行情感分析,探索发现评论数据中蕴含的价值,并调整策略,改进研发方向,使得厂家和平台的竞争力得到提升。基于此,本文首先选取了国内电商平台上的手环商品来研究,通过获取用户评论作为研究数据集,在对其预处理之后,使用朴素贝叶斯分类器进行了训练和测试,并预测了评论数据的情感值。在主题模型的分析中,本文利用TF-IDF值改进了LDA主题模型进行提取并分析,利用ROSTCM6进行了语义网络的可视化,并根据用户画像的思路基于位置信息做了推荐模型的探索。在这个基础上,进一步做了商品推荐算法模型的研究,引入注意力机制,改进了传统LSTM模型并构建双向深度神经网络,将改进的LSTM与STV模型进行组合,构建了S VD-DS商品推荐模型,在Amazon公开的测试集上与目前流行的推荐系统模型P redict Mean、基础SVD与近期最火的SVD+KIMCNN模型进行了对比验证,在比较多个模型的测试指标后表明SVD-DS模型在商品评论的数据集合上有优于其他模型的表现。
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