内容提供者
基于在线评论数据的产品需求趋势挖掘.pptx
2024-10-09
20金币
2.5MB
27页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共27页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于在线评论数据的产品需求趋势挖掘.pptx
汇报人：/目录0102数据来源和收集方法数据的特点和限制在线评论数据的重要性03文本分析技术情感分析技术主题模型和聚类算法时间序列分析04挖掘流程和工具挖掘结果的可视化展示挖掘结果的解读和应用05数据质量和标注问题算法的泛化和解释性跨语言和跨领域的需求挖掘隐私和伦理问题06产品背景和市场情况在线评论数据的收集和处理需求趋势的挖掘和分析挖掘结果的应用和反馈汇报人：
2024-10-09
20
2.5MB
基于情感分析技术的电商产品在线评论数据挖掘研究.docx
基于情感分析技术的电商产品在线评论数据挖掘研究一、研究背景和意义首先从理论层面来看，情感分析技术可以帮助我们更好地理解消费者对产品的评价，揭示潜在的需求和问题。通过对评论数据进行情感分析，可以提取出评论者的情感倾向(如正面、负面或中性),从而为产品改进和市场营销提供有力支持。此外情感分析还可以用于舆情监控和品牌形象管理，帮助企业及时发现和应对潜在的负面舆论风险。其次从实践层面来看，基于情感分析技术的电商产品在线评论数据挖掘研究可以为企业提供有针对性的市场策略建议。通过对消费者需求的深入了解，企业可以制定更
2024-09-11
9
22KB
在线评论有用性的深度数据挖掘——基于TripAdvisor的酒店评论数据.docx
在线评论有用性的深度数据挖掘——基于TripAdvisor的酒店评论数据在线评论的深度数据挖掘——基于TripAdvisor的酒店评论数据摘要：随着互联网的发展，在线评论已成为消费决策的重要参考。然而，海量的评论数据使得评估其有用性变得困难。本文基于TripAdvisor的酒店评论数据，探讨了在线评论的有用性的深度数据挖掘方法，并对其应用进行了讨论。1.引言随着互联网的普及，人们越来越倾向于在购买前查看其他人的评论。而对于消费者来说，如何从海量的评论中找到有用的信息成为亟待解决的问题。本文的目的是通过深度
2024-10-18
5
11KB
基于情感分析技术的电商产品在线评论数据挖掘研究的开题报告.docx
基于情感分析技术的电商产品在线评论数据挖掘研究的开题报告摘要：随着电商行业的快速发展，越来越多的产品在电商平台上进行销售，而相应的在线评论数据也不断积累。这些评论数据对于产品的分析、提升以及用户决策等方面具有重要意义。然而，在这些数据中，存在着大量的无用信息，如广告推销、恶意评论等，极大地影响了数据的有效性。情感分析技术能够有效地挖掘和分析这些评论数据中的情感信息，为产品分析和提升提供重要的参考依据。本文拟以此为背景，开展基于情感分析技术的电商产品在线评论数据挖掘研究。关键词：电商，情感分析，在线评论，数
2024-10-07
5
11KB
基于评论挖掘在线短租市场产品排序研究.docx
基于评论挖掘在线短租市场产品排序研究随着旅游业的发展和人们对旅游方式的需求多元化，短租市场成为了一个备受关注的领域。酒店和民宿之间的竞争越来越激烈，市场上涌现出大量的短租产品，如Airbnb、Booking、Agoda等等。这些短租产品的排序对于客户选择和购买决策至关重要。为了帮助客户更好地选择合适的产品，在线短租市场需要对评论进行挖掘和分析，以了解客户对产品的评价，并根据评价来排序产品。一、短租市场的现状在短租市场中，客户对产品评价的算法对于产品排序至关重要。据MarketWatch报道，Airbnb作
2024-11-01
5
10KB