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基于文本挖掘的消费者在线评论研究模型--以京东商城为例的中期报告
1.研究背景及意义
随着互联网的普及和发展，消费者越来越依赖线上购物平台进行消费，而线上消费的其中一个重要的参考指标就是商品的在线评论。因此，对于在线评论的挖掘和分析对于电子商务企业具有重要的意义。本研究以京东商城为例，针对其商品的在线评论进行挖掘和分析，旨在为京东商城提供有用的信息，以优化商品设计和提升客户体验。
2.研究内容及方法
本研究基于文本挖掘技术，以京东商城的商品在线评论为研究对象，使用Python编程语言进行数据收集和处理。具体步骤如下：
2.1数据收集
使用Python库中的requests和BeautifulSoup模块对京东商城的商品评论页面进行爬取，获取其中的评论信息。
2.2数据预处理
使用Python库中的jieba模块对评论文本进行中文分词，同时去除停用词和标点符号。随后，使用Python中的WordCloud模块对关键词进行词云可视化处理。
2.3文本分析
首先，统计不同商品的总体评论数、好评率等指标。随后，使用Python中的情感分析模块进行情感分析。情感分析模块使用深度学习技术，自动识别评论语句的情感倾向，计算评论的情感得分并绘制情感柱状图。
3.研究成果及展望
本研究初步挖掘了京东商城商品的在线评论数据，并进行了可视化处理。通过数据分析，发现产品中存在的问题，为京东商城提供了改进商品设计和客户体验的重要信息。未来，我们将进一步拓展分析方法并进行更加深入的探究，为京东商城的发展提供更加可靠的数据支撑。