基于神经网络的虚假评论识别系统备注：数据处理时，应该以utf-8编码，不然读出来的数据较乱，修改数据形式，读取Excel文件，以utf-8编码打乱数据集使得最后的结果更加合理添加测试集验证模型测试集：训练集=2:8在训练集的过程中添加验证集，比例为1:9最后的下面如下图所示。数据比例：模型结构：模型指标：建议：词向量的维度太大，句子太短，导致句子向量比较稀疏，可以修改句子维度大小；同时可以修改代码
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2024-06-24 05:22:41
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1. 前言 虚假评价检测是数据挖掘异常检测任务中一种典型问题，与我们之前介绍的社交网络虚假账户问题不同的是，虚假评价一般出现在一些电子商务和 提供O2O服务的网站中，例如 Yelp，Amazon 和国内的大众点评等。 用户，评价和商品之间的关系 虚假评价检测问题有三种类型的实体，分别是评价发布者，评价的对象和评价内容。与社交网络只有一种类型的用户不同，虚假
菜鸟一枚，大佬勿喷，主要是想分享，希望能帮到像我一样的人。 主要代码是参考：https://github.com/SoulDGXu/NLPVisualizationSystem/tree/master/frontend 他这个代码实现了词云、摘要生成等功能吧。因为我做的是虚假评论检测系统，就没有使用他这个里面的功能，参考了他的思路和使用 了他的前端界面。 前端是Bootstrap框架完成的，后端是
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2024-08-06 11:41:25
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集合了多家语言优点:Python其实集合了很多语言的优点，它像C语言那样的语法简单，优雅，像Java那样的面向对象，但又不像Java面向对象过了头(万物皆对象),导致编程困难，它的库很多都很简单实用，让人能够把精力都放在思考业务问题上。最简单的概括就是，它能够用更少的代码行，去完成更复杂更多的业务开发。并且，Python都无一不得到很多精英网站的垂爱，很有意思的是，很多用Python开发的网站，网
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2023-10-27 09:25:41
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一、 K-均值聚类算法聚类是一种无监督学习，它将相似的对象归到同一个簇中。簇内对象越相似，聚类效果越好。K-Means算法就是其中的一种聚类算法。其实现代码如下：#1.KMeans均值聚类算法
#2.伪代码
"""
创建k个点作为起始质心（随机选择）
当任意一个点的簇分配结果发生改变时
对数据中的每个数据点
对每个质心
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2024-09-03 06:48:09
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伪代码的使用 Usage of Pseudocode伪代码(Pseudocode)是一种算法描述语言。使用为代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言(Pascal, C, Java, etc)实现。因此，伪代码必须结构清晰，代码简单，可读性好，并且类似自然语言。下面介绍一种类Pascal语言的伪代码的语法规则。伪代码的语法规则在伪代码中，每一条指令占一行(else if 例外，)
# Python评论分析：挖掘意见的金矿
在互联网的时代，用户评论成为了商家了解消费者需求的重要途径。无论是产品评论、服务评价，还是社交媒体上的反馈，评论中蕴含的信息无疑是一笔巨大的数据财富。利用Python进行评论分析，不仅可以了解用户的满意度，还能为决策提供数据支持。本文将介绍评论分析的基本概念，并用Python代码示例说明如何开展基本的评论分析工作。
## 什么是评论分析？
评论分析是
环境描述： python环境：python3.6需求描述： 本文使用IMDB 电影评论数据集作为示例来测试 Doc2Vec 在情感分析中的有效性，数据集中包含了 5,000 条积极评论，5,000 条消极评论和 5,000 条未标记的电影评论。我们首先利用 Doc2Vec 对未标记评论
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2023-08-09 18:25:05
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近年来，计算假新闻检测取得了显著进展。为了减轻其负面影响，了解哪些用户属性可能导致用户分享假新闻至关重要。在《Causal Understanding of Fake News Dissemination on Social Media》这篇论文中，作者从因果推断的角度看待这个任务。这个因果推断问题的关键是识别混杂因子——导致treatment（如用户属性）和outcome（如用户易感性）之间伪相
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2023-12-19 21:11:58
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一、项目简介1.内容：循环抓取豆瓣影评中所有观众对《陈情令》的评论，存储在文本文档中，并运用可视化库--词云对其进行分析。2.目标网站：https://movie.douban.com/subject/27195020/comments?start=3.使用软件：pycharm4.使用 python3.7
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2024-05-27 13:04:45
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本案例将豆瓣电影中《哪吒之魔童降世 》的短评进行分析情感分析，相关短评获取方法这里通过软件采集。需求一 ：电影上映后每天的评论数量走势 需求二：电影上映后每天的评分走势 需求三：查看5个评分的各自占比情况 最后用词云展示影评数据导入相关包及数据import jieba
import wordcloud
import numpy as np
import pandas as pd
import ma
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2023-12-15 09:28:56
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1、利用函数nextpage获取所需的id顾名思义，这是一个“翻下一页”的函数。可以通过读取url中的id进行自动翻页，利用该函数对股票代码进行获取。以沪深股市为例，在当前页面按F12（Fn+F12），在Elements界面查看，找到下一页的id，即可通过正则表达式获得股票代码数据。注意：使用该函数时，需要download selenium module并在环境变量中配置Chrome 驱动url
作者 | 李秋键引言：随着电子商务、社交媒体等信息技术的快速发展，在线评论已经成为影响消费者购买决策和产品市场销量的重要信息资源。从制造企业的视角来看，在线产品评论作为一种新的口碑形式，包含了消费者对产品的全方面评价，有助于制造企业了解消费者的需求。相比较传统的调查问卷和访谈数据，在线产品评论具有数据量大，收集成本低等优势。此外，由于来自消费者的主动分享，而非被动问答，在线评论数据能够更真实地反映
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2023-11-20 06:37:10
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# 评论聚类分析：Python实现
在网络社交时代，用户生成内容（UGC）屡见不鲜，评论作为一种重要的UGC形式，反映了用户的意见和情感。为了更好地理解这些评论，聚类分析是一种有效的手段，可以将相似的评论归为一类，帮助我们提取出潜在的信息与趋势。
## 什么是聚类分析？
聚类分析是一种无监督学习方法，旨在通过将数据集中的数据点分组为不同的类别（即聚类）来发现数据的内在结构。对于评论数据的聚类
原创
2024-08-18 03:34:18
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# 如何实现“旅游评论分析 Python”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用 Python 实现旅游评论分析。这是一个非常有趣和实用的项目，可以帮助你了解旅游者对不同目的地的看法和评价。在这篇文章中，我将逐步指导你完成这个项目，让你掌握实现旅游评论分析的方法。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[收集旅游评论
原创
2024-03-04 06:34:39
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# Python评论聚类分析入门指南
## 引言
在当今的数据驱动时代，评论数据的分析对业务决策至关重要。评论聚类分析是一种强有力的工具，可以帮助我们识别用户对产品或服务的看法。本文将逐步引导你完成“Python评论聚类分析”的全过程。
## 流程概览
首先，我们将这个过程分为几个主要步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
说明：这是一个数据分析项目（附带数据+代码），本篇教程来源于网络，胖哥对此进行了完整的梳理，并把用到的数据+代码完全奉上。如需数据+完整代码可以直接到文章最后获取。项目要求 成功读取“商铺数据.csv”文件 解析数据，存成列表字典格式：[{'var1':value1,'var2':value2,'var3':values,...},...,{}] 数据清洗： comment，price两个字段清洗
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2024-04-26 22:25:15
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评论智能分析工具(zbra)是一款基于深度学习AI专业分析电商用户评论的智能工具。可以自动从用户评论中挖掘有价值的信息，系统自带采集，多语种翻译功能，支持API输出。可以挖掘出包括用户使用时间，使用者，退换货，品牌价格，优缺点等信息。目前评论只支持【亚马逊】评论分析。后续将会开发其他电商平台的评论分析。项目还在开发测试中，现有模型使用极少数据量(120条标记数据)训练完成。 演示地址 http:/
1. NLPNLP（Natural Language Processing）是指自然语言处理，他的目的是让计算机可以听懂人话。下面是我将2万条豆瓣影评训练之后，随意输入一段新影评交给神经网络，最终AI推断出的结果。"很好，演技不错", 0.91799414 ===>好评
"要是好就奇怪了", 0.19483969 ===>差评
"一星给字幕", 0.0028086603
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2023-08-06 20:27:34
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在知乎、人人都是产品经理搜索了大量的数据分析相关的文章，发现没有多少适合自己的，因为内容太过碎片化，就买了一套书，开始系统的学习。1. 困惑相信很多人在做数据分析时，会经常遇到这几个问题：不知从哪方面入手开展分析；分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然来。当然我也一样，处在数据分析的学习阶段，对这些问题常常会感到困惑。这就是为什么强调数据分析方法论。当方法论结合了实际业务，
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2023-08-25 22:53:38
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