检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库

基于Python-snownlp的新闻评论数据分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

科技传播 2018年第18期10卷 104-105页

作者：赵志升靳晓松温童童梁俊花河北北方学院信息科学与工程学院河北张家口075000

网上热点新闻的评论不仅反映了民众对社会热点事件的关注程度,也反映了公众所表现出的各类情感价值和思想动态。基于Python-snownlp经过数据采集,数据预处理,建立向量模型,数据挖掘与分析对新闻评论中用户观点与情绪进行研究,有效实现... 详细信息

网上热点新闻的评论不仅反映了民众对社会热点事件的关注程度,也反映了公众所表现出的各类情感价值和思想动态。基于Python-snownlp经过数据采集,数据预处理,建立向量模型,数据挖掘与分析对新闻评论中用户观点与情绪进行研究,有效实现舆情分析和监控。

关键词： Python snownlp 网络爬虫聚类分析情感分析

维普期刊数据库

基于snownlp和FP-Tree的操作票考核系统任务筛选研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

山东电力技术 2018年第8期45卷 56-59页

作者：白国梁董泽王小坡姚民康河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心(华北电力大学) 河北保定071003

火力发电是我国主要的电力生产方式,火电厂的安全运行需要员工对各项操作熟练掌握。电厂"两票"作为操作准确的重要保证,要求员工熟练使用。针对电厂当前"两票"练习系统只能检索特定任务的问题,提出基于中文分词和关联规则挖掘的方法。使... 详细信息

火力发电是我国主要的电力生产方式,火电厂的安全运行需要员工对各项操作熟练掌握。电厂"两票"作为操作准确的重要保证,要求员工熟练使用。针对电厂当前"两票"练习系统只能检索特定任务的问题,提出基于中文分词和关联规则挖掘的方法。使用Snown Lp工具对票任务文本内容进行中文分词处理并提取关键词,建立对应的票任务关键词库,基于关键词库使用FP-Tree算法进行关联规则挖掘。试验结果表明,本方法可以有效地筛选出与给定的票任务类似票,有效提高练习的针对性,增强练习效果。

关键词：火力发电 snownlp FP-Tree 关联规则

维普期刊数据库

基于主题-情感融合分析的新冠疫苗舆情演化研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

情报科学 2024年

作者：王璐李诗轩陈烨武汉理工大学安全科学与应急管理学院南京大学信息管理学院

【目的/意义】通过对微博数据的挖掘，深入探究新冠疫苗舆论及民众情感在不同阶段的变化趋势，为制定有效的沟通策略和社会干预提供实证支持。【方法/过程】利用BERTopic和snownlp实现主题-情感融合分析，通过对新冠疫苗舆论内容在新冠... 详细信息

【目的/意义】通过对微博数据的挖掘，深入探究新冠疫苗舆论及民众情感在不同阶段的变化趋势，为制定有效的沟通策略和社会干预提供实证支持。【方法/过程】利用BERTopic和snownlp实现主题-情感融合分析，通过对新冠疫苗舆论内容在新冠疫苗研制初期、上市初期和大规模接种后期三个阶段的微博数据进行分析，得到了每个阶段的主题建模结果以及相应主题文本下的情感得分。【结果/结论】主题建模结果发现公众关注重点从“疫苗应对与疫苗研发”转向“疫苗接种事项”，最后转变为“优化防疫政策”；在情感分析方面，公众对于新冠疫苗大部分主题的情感态度较为积极，但在某些特定主题下也存在中立和消极态度。【创新/局限】本文创新性地探究了三个时间维度下的新冠疫苗舆情主题-情感演化，但现有分析仅针对单一社交媒体平台，未来将扩大研究样本并融合更多角度进一步探索。

关键词：新冠疫苗 BERTopic snownlp 舆情分析主题-情感融合分析

基于机器学习的移动健康App用户满意度研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

运筹与模糊学 2024年第3期14卷 935-945页

作者：吕雪佩武汉科技大学管理学院湖北武汉

移动健康在优化医疗资源配置、提高医疗效率等方面发挥着重要作用,而从活跃的在线评论中识别和分析用户关注的因素,有助于有针对性地提高用户满意度,增强产品竞争力。本文利用文本挖掘方法对移动健康App用户评论进行研究,基于词云图、wo... 详细信息

移动健康在优化医疗资源配置、提高医疗效率等方面发挥着重要作用,而从活跃的在线评论中识别和分析用户关注的因素,有助于有针对性地提高用户满意度,增强产品竞争力。本文利用文本挖掘方法对移动健康App用户评论进行研究,基于词云图、word2vec和高频名词识别与用户满意度相关的维度,并利用频率统计和snownlp情感分析方法计算各维度的权重和情感得分。研究结果表明,影响移动健康App用户实际使用感受的维度主要包括服务、便利、质量、使用和费用5个方面;便利、服务和质量三个维度对移动健康App用户满意度影响较大,用户对使用维度最不满意。

关键词：用户评论用户满意度移动健康App snownlp

基于文本挖掘的酒店满意度分析与优化研究——以途牛网上海市酒店在线评论为例

维普期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子商务评论 2024年第2期13卷 3516-3525页

作者：谢菁菁宋瑾钰浙江理工大学计算机科学与技术学院(人工智能学院) 浙江杭州

随着酒店业的快速发展,电商平台的在线评论成为了研究消费者行为和改善酒店服务的重要资源。本研究综合应用了数据爬取技术、LDA主题建模方法以及snownlp模型的情感分析,对途牛网上海市酒店的评论数据进行了全面分析,深入探讨酒店评论... 详细信息

随着酒店业的快速发展,电商平台的在线评论成为了研究消费者行为和改善酒店服务的重要资源。本研究综合应用了数据爬取技术、LDA主题建模方法以及snownlp模型的情感分析,对途牛网上海市酒店的评论数据进行了全面分析,深入探讨酒店评论中消费者的满意度及情感分布,了解消费者对酒店服务的核心需求,为酒店管理和服务优化提供了数据支撑。

关键词：在线评论文本挖掘 LDA主题模型情感分析 snownlp

基于文本和网络搜索信息的游客流量预测研究 ————以海南为例

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于文本和网络搜索信息的游客流量预测研究 ...

作者：曹静如兰州财经大学

学位级别：硕士

随着5G时代的到来,越来越多的游客利用互联网提前了解旅游目的地,进而制定旅游计划。基于这些互联网数据信息能够很大程度上提高对旅游人数的预测准确率,不仅可以动态监测游客行为,同时又克服了传统旅游数据的时滞问题。因此,基于互联... 详细信息

随着5G时代的到来,越来越多的游客利用互联网提前了解旅游目的地,进而制定旅游计划。基于这些互联网数据信息能够很大程度上提高对旅游人数的预测准确率,不仅可以动态监测游客行为,同时又克服了传统旅游数据的时滞问题。因此,基于互联网数据对游客流量进行预测是十分有必要的。本文基于已有文献的研究,以海南省月度游客流量为例进行旅游预测的实证研究,主要研究工作如下:(1)针对网络搜索信息存在多噪声、非线性、高波动等特点,在关键词的选择和指数合成过程中存在诸多困难。本文提出一种新的搜索关键词选择及指数合成技术——R/S-TDC-EMD-KPCA方法,首先利用重标极差法(R/S)和时差相关法(TDC)选择具有预测能力的关键词,并对选择的关键词搜索量分别进行经验模态分解(EMD)降噪,最后利用核主成分(KPCA)方法合成网络综合搜索指数。通过对比验证所提取的网络综合搜索指数在游客流量预测中的有效性。(2)互联网数据信息代表了游客的不同行为特征,可全面反映游客的关注点、兴趣和情感倾向。本文提出一种基于百度指数、微博文本等互联网数据融合的旅游预测新方法。首先,基于R/S-TDC-KPCA方法将百度指数合成网络综合搜索指数。其次,从中国主流社交平台新浪微博中提取与最优关键词有关的文本数据信息,对提取出的文本信息实施数据清洗,并采用基于正负情感简单相加和基于正负情感非对称的方法来构建情感指数。最后,将网络综合搜索指数、情感指数以及历史游客流量作为输入变量,构建SARIMAX模型进行实证预测研究。实证结果表明,与其他传统预测模型相比,基于R/S-TDC-EMD-KPCA方法的网络综合搜索指数结合BP神经网络在海南旅游预测中具有较低的平均绝对百分比误差(MAPE)和归一化均方根误差(NRMSE),其中MAPE从10.44%下降到7.11%,NRMSE从14.66下降到9.81。因此,提出的R/S-TDC-EMD-KPCA方法能高质量的提取和合成网络搜索信息,进而可有效用于游客流量的辅助预测。其次,研究发现将网络综合搜索指数与微博情感指数同时作为预测因子时,可以有效提高预测精度,其水平预测精度均低于其他基准模型,MAE下降到15.23,MAPE下降到2.62%,RMSE下降到21.77,RMSPE下降到3.47%。另外,本文采用了两种不同的方法编制情感指数,分别是基于正负情感简单相加的情感指数和基于正负情感非对称的情感指数,研究发现不同的情感指数编制方法会对预测结果有一定的影响。基于不同人类心理行为构建正负情感非对称情形下的情感指数相比于正负情感的简单加总更能反映游客情感倾向,可以获得更好的预测效果。因此,基于文本和网络搜索信息的游客流量预测是有效的,这为旅游需求的精准预测提供了新的途径。

关键词：旅游预测 KPCA 百度指数 snownlp 情感指数

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于文本挖掘的老人智能手环需求分析

基于文本挖掘的老人智能手环需求分析

作者：李亚鹏兰州财经大学

学位级别：硕士

随着老龄化问题的日益严峻,养老问题成为一个全球的关注热点话题。而21世纪的社会是智能化社会、智能生产、智能生活、智能养老将会是未来社会的必然趋势。随着老年人的文化程度和认知适应能力的高,越来越多的老年人开始尝试通过使用智... 详细信息

随着老龄化问题的日益严峻,养老问题成为一个全球的关注热点话题。而21世纪的社会是智能化社会、智能生产、智能生活、智能养老将会是未来社会的必然趋势。随着老年人的文化程度和认知适应能力的高,越来越多的老年人开始尝试通过使用智能化的产品来改善自己晚年生活质量。在众多智能产品中,鉴于老人智能手环的方便携带操作简单的特点,深受广大老人喜爱,相当一部分老年人愿意去使用老人智能手环。因此选取老人智能手环作为研究对象,选取京东商城的40余种老人智能手环的在线评论进行文本挖掘分析,采用python爬虫的技术获取用户在线评论,使用snow NLP对特征词、情感词以及短句的情感倾向进行情感分析,得到三者的情感得分。再将KANO模型结合特征词的情感得分对特征词进行老人智能手环需求分类,分类的结果为三类,分别为基本型需求包括通话功能和一键呼救功能,兴奋型需求包括血压监测和心率监测以及期望需求包括定位功能。根据特征词的关注度和正负向评论比例对各个需求进行优先级排序的结果表明,按照用户需求程度排名前三的特征分别是客服、物流、以及通话呼救功能。因此,建议用户在选择老人智能手环时可以将通话呼救功能作为主要参考指标,再结合自身需要从兴奋性需求的血压心率监测以及期望型需求的定位功能中进行选择;建议商户在高产品硬实力时,也要重视自身的软实力,比如用户基本需求中的客服服务和物流服务,另外在保证用户的基本需求后,可以通过优化兴奋型需求和期望型需求中的血压心率监测以及定位功能数据的准确及时性来高用户的满意度。

关键词：文本挖掘 snownlp KANO需求模型需求优先级排序

基于美团新一线城市火锅店铺用户在线评论的情感体验分析

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于美团新一线城市火锅店铺用户在线评论的情感体验分析

作者：杨程里湘潭大学

学位级别：硕士

当今社会正处在一个信息不断更迭的时代,互联网正以意想不到的方式悄悄改变着我们的消费习惯,越来越多的年轻人在消费前选择浏览以美团、大众点评等为代表的O2O网站的相关评论数据及商家信息,从而为选取出符合预期的最佳美食店铺提供参... 详细信息

当今社会正处在一个信息不断更迭的时代,互联网正以意想不到的方式悄悄改变着我们的消费习惯,越来越多的年轻人在消费前选择浏览以美团、大众点评等为代表的O2O网站的相关评论数据及商家信息,从而为选取出符合预期的最佳美食店铺提供参考意见。在线评论具备极大价值,反映了用户对于各类产品或服务褒贬不一的态度和情感。因此通过对消费者的在线评论数据展开多维度情感分析可以为消费者进行决策前提供参考依据,为商家就如何提高自身店铺及品牌服务提供有针对性的意见和建议,为平台如何更好的制定相关策略以督促商家进行规范化服务以提高用户满意度和用户黏性提供指导意见。本文针对新一线城市长沙、成都、重庆美团网的六大知名火锅品牌的用户在线评论信息进行了情感对比分析。利用八爪鱼爬虫软件分别爬取了2020年12月1日之前三大城市相关火锅店铺评论数据,对数据完成去重、中文分词、去停用词、提取摘要等工作。首先叙述了数据采集、预处理及关键词抽取过程及结果,接着利用Snow NLP库对处理好的文本评论展开情感分析,并通过建立朴素贝叶斯模型及支持向量机模型对比了两种分词方法及情感分类的精度,并取得了较好的结果,最后通过建立LDA主题模型提取了消极情绪高频词汇以获取各大火锅品牌的负面评论主题结果,并结合生成的词云图进行了分析,最终给消费者、商家及品牌方、平台及相关部门提出了有针对性的改进措施和建议。

关键词：情感分析 snownlp 朴素贝叶斯支持向量机 LDA主题模型

基于情感分析的用户评论与电影票房收入的相关性研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于情感分析的用户评论与电影票房收入的相关性研究

作者：韦凤丹云南财经大学

学位级别：硕士

随着国民经济的持续快速发展,中国电影产业的发展环境不断优化和提升。电影票房的相关研究也得到了大量的关注。本文从情感分析的角度出发,研究电影用户评论的情感倾向与电影票房之间的相关性。论文研究主要关注了两个方面的问题,一是... 详细信息

随着国民经济的持续快速发展,中国电影产业的发展环境不断优化和提升。电影票房的相关研究也得到了大量的关注。本文从情感分析的角度出发,研究电影用户评论的情感倾向与电影票房之间的相关性。论文研究主要关注了两个方面的问题,一是对比分析了电影用户的情感倾向的情感指标,二是研究了电影票房与电影用户评论的情感倾向之间的关系。研究结果表明,用户评分与Snow NLP库的情感分析功能提取豆瓣短评文本的情感概率值具有一致性,均可作为用户倾向指标,且用户评分判断用户真实情感倾向的准确性更高,更能体现用户的真实情感倾向。研究进一步引入多元线性回归和随机森林回归,深入地探讨了用户评论与电影票房的相关性,结果表明用户评论中的用户评分、评价人数对票房有正向影响作用。论文最后根据研究结果对电影票房的研究提出了合理的意见和建议。

关键词：票房研究情感分析在线评论 snownlp 相关分析