目录一、算法原理1. 定义问题2. 制定模型3. 指定似然函数4. 推导优化算法5. 解释结果二、代码实现三、参考资料一、算法原理概率潜在语义分析(PLSA)是一种统计技术，用于发现文本文档语料库中潜在的语义结构。它是一个生成模型，将单词和文档的联合分布建模为潜在主题上的多项式分布的混合。换句话说，它假设每个文档都是固定数量的潜在主题的混合物，并且每个主题都以词汇中单词的多项式分布为特征。PLSA
# Python 判断好评与差评
在现代社会，网络评论已经成为人们选择产品或服务的重要参考依据。许多企业和个人都希望通过对用户评论的分析来判断其产品的受欢迎程度，并进行相应的调整。Python语言则为数据分析提供了强大的工具，能够帮助我们快速判断评论的性质。本文将介绍如何使用Python来判断好评与差评，并通过代码示例进行说明。
## 1. 评论数据的准备与预处理
在进行评论分析之前，我们需
需求：用户可以评论，也可以回复评论，其他用户还可以评论、回复评论。评论表实体（ArticleComment）import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotat
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2023-12-14 02:27:07
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（一）选题背景：随着广大用户“即需要、即外卖、即使用”的方便快捷的“外卖生活方式”的形成和普及，如今外卖行业不仅可以满足用户餐饮商品的在线即时购物需求，还可以满足饮食、水果、酒水饮料、家居日用、母婴用品、数码家电、服饰鞋包、美妆护肤、医药等各种品类商品。对于服务行业来说，好评、差评有什么作用呢？最直观的影响，就是后续客户的购买意愿或商家的名誉会受到影响。所以预测好差评对人们进行购物有着重要的意义。
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2023-08-02 22:29:47
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首先使用的工具：python3.7，火狐浏览器 思路分析：现在网页版淘宝搜索商品之后，点进去，基本上都会弹出登录框，当我们直接把一个商品的链接去爬取的时候，返回的会是登陆页面的Html，所以我们第一步就是先在网页版登陆淘宝。 然后思考，为什么会返回登陆页面呢，因为淘宝的反爬会识别你的参数，也就是浏览器请求头的信息，里面包含了什么浏览器伪装，cookie了，如下图。（记住打开的是淘宝的商品，不是天猫
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2023-12-12 16:33:29
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目录一、天猫(淘宝)爬取地址对比二、防爬技巧三、数据分析 代码更新12.19，均可爬取（若爬取失效，请先检查cookie的有效性）一、天猫(淘宝)爬取地址对比 天猫评论抓包json数据如下，在list_detail_rate中，一页二十个用户信息： &nbs
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2023-10-20 19:27:19
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今天开始记录一下本狗学习机器学习以及深度学习的过程。先从与大数据相关的最基础的开始今天先记录一下NLP文本相似度开始相似度之前先了解一下相似度与距离之间的关系：显然，越相似距离越近，成正比的关系；接下来记录一下文本相似度，文本相似度分两类1、语意相似:语意相似但字面不相似eg:本狗的学习之旅 我的学习之路2、字面相似：字面相似，但是语义不相似eg:我
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2024-08-17 12:53:49
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# Python采集评论并筛选差评和好评
在现代商业中，客户评论是了解产品或服务质量的重要方式。通过分析这些评论，企业能够获得进一步改善产品与服务的有价值反馈。本文将介绍如何使用Python采集评论，并通过一些简单的操作对评论进行分类，筛选出差评和好评。我们还会通过甘特图和关系图来帮助理解项目的流程和数据关系。
## 1. 评论采集
首先，我们需要从网上获取评论。常见的数据来源包括电商平台（
# 根据语言确定评论是好评还是差评的Python程序
在当今数字化快速发展的时代，用户生成的评论已经成为了各大平台的重要组成部分。无论是对产品的评价，还是对服务的反馈，评论往往会影响其他消费者的决策。因此，如何自动分析这些评论的情感倾向，尤其是判断评论是好评还是差评，成了一项重要的任务。本文将介绍一种使用Python进行情感分析的方法。
## 情感分析的基础
情感分析（Sentiment A
原创
2024-10-23 06:20:17
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之前我水平有限，对于淘宝评论这种动态网页，由于数据在网页源码中是找不到的，所以无法抓取数据，只能使用selenium模仿人操控浏览器来抓数据，优点是可见容易且不宜被淘宝公司封锁；缺点是速度太慢。经过今天一天的钻研，终于学会分析数据包，而且淘宝评论的数据包都是以json格式传输的。除了学会抓包，还要会从json中提取出想要的评论数据才行。本文实现难点：一、分析数据包，找到淘宝评论传输用的网址，分析网
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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# 数据分析外卖差评：如何提高服务质量
外卖作为现代社会便捷的饮食选择，逐渐成为消费者的重要选择。然而，尽管外卖行业发展迅速，差评却成为了许多商家头疼的问题。今天我们将探讨如何通过数据分析的方法来处理外卖差评，并进行改进。
## 1. 数据收集
外卖差评数据通常可以通过各大外卖平台的公开评价获取。这些数据通常包含用户评价、评分、时间、商家信息等。
```python
import pand
文章目录明确问题理解数据处理数据异常值处理标签处理新增计算列数据分析分析思路描述性分析探索性分析送达总时长时间过长，导致的差评骑手个人行为导致的差评商户行为导致的差评其他评价标签的白描建议 明确问题美团骑手出现差评的原因是什么？影响因素是哪些？并给出改善方案。（骑手姓名重复默认为同一个骑手；同一个骑手可能在不同站点出现差评） 数据时间：无；数据地点：站点A-E；核心业务指标：顾客配送评分；比较对
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2023-11-30 22:02:50
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在平台成为服务行业主要载体的当下，从业者索要好评成普遍现象。专家表示，好评机制有利于促使从业者不断优化服务水平、规范从业行为，但在实际运行中，也暴露出权责分配的结构性矛盾。需从优化平台规则等方面入手，让好评回归评价体系本质，让从业者跳出“好评内卷”。
前不久，知名博主何同学分享自己拒绝网约车司机索要好评的经历，引发争议。记者采访发现，不只是网约车司机，索要好评在服务行业已成普遍
本文代码开源在：DesertsX/gulius-projects哈工大语言云的官网有一篇名为《使用语言云分析微博用户饮食习惯》的文章，里面讲到了借助分词、词性标注和依存句法分析等NLP技术，可以从微博文本内容中提取出用户饮食习惯等数据。进而可以结合用户性别、地区、发微博时间等不同维度信息，展现出许多有趣的结果，比如下图分别是上海、重庆、以及广东(男性)的特色饮食习惯： 那么如何抽取出上述食物呢
商品的评价至关重要，用户在购买商品时，基本上很多的消费者都会去查看评论，好的评论会促进用户下单，差评则会影响商品的下单转化;评分过低的店铺及商品在提报营销活动时也会被影响的。 1、商品图与实物不符合 原因分析：如果用户说商品的实物与商品的详情页及主图不符合，说明商品没有达到用户的预期效果，实物的材质、色差、做工等和主图及详细页展示不一致。 如何改进：筛选出最近一个月内对于商品图与实物不符
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2024-01-11 13:13:16
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前言上次爬了《双城之战》的视频弹幕，效果很不理想，这次的目标是豆瓣的评论数据分别把好评、一般和
原创
2022-05-23 16:38:21
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《精通Python自然语言处理》Deepti Chopra(印度) 王威 译第六章 语义分析：意义很重要语义分析（意义生成）被定义为确定字符或单次序列意义的过程，可用于执行语义消歧任务。6.1语义分析简介名词解释：语义解释：将意义分配给句子上下文解释：将逻辑形式分配给知识表示语义分析的原语或基本单位：意义或语义（meaning或sense）语义分析用到的Python库：Python库说明TextB
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2023-08-11 15:43:24
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python语义分析 Discovering topics are very useful for various purposes such as for clustering documents, organizing online available content for information retrieval and recommendations. Various content
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2023-08-22 21:15:03
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本文是回过头来对python中基本语言语义的一个总结。目录 数值类型字符串类型 布尔型 标量类型 类型转换二元运算符和比较运算符 可变和不可变对象 None空值类型 日期和时间 万物皆对象函数调用和对象方法调用 &nb
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2024-02-27 20:23:20
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