对网购评论数据的文本挖掘--以某款式冰箱的评论为例

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景和研究意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 情感分析研究现状

1.2.2 主题分析研究现状

1.3 研究方法与内容

1.3.1 研究方法

1.3.2 研究内容

1.4 论文框架

第2章 数据获取与预处理

2.1 数据获取

2.1.1 网络爬虫

2.1.2 评论数据获取

2.2 数据预处理

2.2.1 去除非文本内容

2.2.2 评论文本去重

2.2.3 评论文本修改

2.2.4 评论短句删除

2.3 评论数据分词

2.3.1 分词方法

2.3.2 评论分词及可视化

2.4 本章小结

第3章 评论数据情感分析

3.1 情感分析方法

3.2 基于情感词典的情感倾向分析

3.2.1 情感词典构建

3.2.2 基于情感词典的实证分析

3.3 基于优化机器学习方法的情感倾向分析

3.3.1 词向量训练

3.3.2 朴素贝叶斯建模与预测

3.4 分析结果比较

3.5 语义网络分析

3.5.1 语义网络

3.5.2 基于语义网络的评论分析及可视化

3.6 本章小结

第4章 评论数据主题分析

4.1 LDA模型

4.1.1 LDA主题模型结构

4.1.2 LDA模型参数估计

4.2 基于LDA模型的主题分析

4.3 主题分析结果解读

4.3.1 结果分析

4.3.2 研究应用

4.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢