【摘 要】
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在网络技术高速发展的背景下,信息纷乱繁杂,如何能够获得需要的文本信息,成了许多企业或组织关注的问题。该项目以采集的豆瓣电影评论数据为例,使用Python语言和朴素贝叶斯等多种算法,对文本挖掘进行全流程的分析,包括对其特征及其子集进行提取,并对文本进行聚类和分类处理,同时采用交叉验证方法对模型进行调整,从而预测有关评论的类型,并将其作为电影推荐的一个标准。
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在网络技术高速发展的背景下,信息纷乱繁杂,如何能够获得需要的文本信息,成了许多企业或组织关注的问题。该项目以采集的豆瓣电影评论数据为例,使用Python语言和朴素贝叶斯等多种算法,对文本挖掘进行全流程的分析,包括对其特征及其子集进行提取,并对文本进行聚类和分类处理,同时采用交叉验证方法对模型进行调整,从而预测有关评论的类型,并将其作为电影推荐的一个标准。
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