【摘 要】
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在电商竞争日益激烈的情况下，商家既要提高产品质量，又要洞悉客户的想法和需求，关注客户购买商品后的评论，而第三方商家获取商品评价主要依赖于人工收集，不但效率低，而且准确度得不到保障。通过使用Python网络爬虫技术采集近期店铺商品评论信息，进行数据清洗、分词、去除停用词、词频统计等数据预处理，最终绘制词云图实现数据可视化，并对数据结果进行分析，为商家提高选品质量、制定个性化的营销策略提供依据。
【基金项目】
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2022年上海震旦职业学院校级科研创新项目（SHZD2022011）； 国家自然科学基金资助项目“802.11p标准下DSRC抑制车间信道衰落技术研究”（编号61601296）；
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在电商竞争日益激烈的情况下，商家既要提高产品质量，又要洞悉客户的想法和需求，关注客户购买商品后的评论，而第三方商家获取商品评价主要依赖于人工收集，不但效率低，而且准确度得不到保障。通过使用Python网络爬虫技术采集近期店铺商品评论信息，进行数据清洗、分词、去除停用词、词频统计等数据预处理，最终绘制词云图实现数据可视化，并对数据结果进行分析，为商家提高选品质量、制定个性化的营销策略提供依据。
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