基于深度学习的电商用户评论情感分析与研究.docxVIP

下载本文档

1
0
约3.2万字
约 37页
2025-09-01 发布于天津
举报
版权申诉

基于深度学习的电商用户评论情感分析与研究.docx

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

摘要

随着数据的爆炸性增长，情感分析和可视化系统的需求不断增加。电商数据蕴藏着大量用户洞察，这为产品与业务创新提供重要依据。分析用户行为可发现用户兴趣、偏好与痛点，这有助于提高产品体验和商业变现效率。

Scrapy是一个用于Python的快速、高层次的网络爬虫框架，可以用于从网站上抓取数据；MySQL是一个流行的开源关系型数据库，可以用于存储和管理数据；Pytorch是一个用于深度学习的开源库，可以用于训练和部署神经网络模型。除了定量分析外，本文也借助数据可视化手段，如词云、分布图等，形象地展现研究结果并洞察潜在规律。这使观者可以直观理解复杂的用户行为数据与研究发现。

关键词：深度学习