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基于用户评论的手机优劣对比
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2017-11-28
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目前，对用户评论的研究，主要采用的是朴素贝叶斯算法。然而，朴素贝叶斯算法需要大量的人工标注，并且在对文本进行分析时，只能判断文本的极性，无法分析文本中包含的产品特征。而Rob等人利用能量模型对音乐进行聚类，发现它比其他算法有更好的效果，能够明显区分各个类别的边界。为此本文在LinLog能量模型的基础上，选取对用户评论进行分析，挖掘其中潜在的信息。发现用户需求，为用户选购和厂商改进商品提供参考。本研究的所有数据均采集自京东商城，其中iphone 6手机的评论569条，三星892条，华为2068条，小米1069条。主要对三星、苹果、华为和小米的手机评论进行了数据分析。
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