【摘 要】
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随着电商行业的迅猛发展,网络购物如雨后春笋般迅速崛起,网购评论数据爆炸式增长,准确挖掘并利用这些能反映消费者情感倾向的信息,已成为商家改进产品质量、提升竞争力不可或缺的手段。该文以国产品牌小米手机为研究对象,利用Python软件爬取天猫商城中的评论信息,对爬取的天猫商城评论数据进行情感分析,分别对正、负面评论构建LDA主题模型,挖掘出大数据背后的隐含信息。
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随着电商行业的迅猛发展,网络购物如雨后春笋般迅速崛起,网购评论数据爆炸式增长,准确挖掘并利用这些能反映消费者情感倾向的信息,已成为商家改进产品质量、提升竞争力不可或缺的手段。该文以国产品牌小米手机为研究对象,利用Python软件爬取天猫商城中的评论信息,对爬取的天猫商城评论数据进行情感分析,分别对正、负面评论构建LDA主题模型,挖掘出大数据背后的隐含信息。
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近年来随着算法技术的发展,越来越多的新型群智能优化算法被国内外学者提出,并且被应用于解决机器学习、路径选择、过程控制等复杂性的问题上。文章根据两种新型群智能优化算法,即海鸥优化算法和鲸鱼优化算法的不同求解特点,模拟了两种算法的局部搜索和全局搜索过程。并通过8个基准测试函数进行仿真实验对比。观察两种算法的求解精度和收敛速度,比较它们的寻优性能,并且分析了二者的异同点和相关的改进方法。
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