news 2026/2/25 23:10:00

基于朴素贝叶斯电商评价数据情感分析与预测中期检查报告

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张小明

前端开发工程师

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基于朴素贝叶斯电商评价数据情感分析与预测中期检查报告

河北东方学院

本科毕业论文(设计)中期检查报告

基于朴素贝叶斯电商评价数据情感分析与预测

人工智能学院

数据科学与大数据技术

大数据技术21-2

学生姓名

学 号

215150302050

指导教师

闫建薇(副教授)

完成时间

2024年12月28日

一、工作任务的进展情况

(一)已完成的任务

1.用户管理模块

实现了用户的注册和登录功能,并集成了角色权限管理,区分了普通用户和管理员的访问权限。

2.数据查看与搜索模块

完成了商品评论数据的查看和搜索功能,支持按关键词、时间范围等维度进行数据检索。

3.数据处理与分析模块

利用Pandas对商品评论数据进行了全面清洗、预处理,并执行了特征工程,有效提升了数据质量和分析效率。

二、工作中遇到的问题及改进措施

(一)遇到的问题

1.朴素贝叶斯算法情感分类精度不足

2.数据库连接性能不足

(二)改进措施

1.与情感相关的特征是指那些能够体现文本情感色彩的信息,比如词汇的情感极性(正面、负面)、情感词汇的频率、文本中的感叹号或问号数量(通常与情感强度相关)、特定情感词汇的出现(如“喜欢”、“讨厌”等)、以及文本中表达情感倾向的短语或句子结构等。通过引入这些特征,可以丰富朴素贝叶斯算法处理的信息量,从而提高情感分类的准确性。

2.通过优化数据库查询语句,减少不必要的字段查询,以及采用连接池技术,有效提升了数据库连接和查询性能。

三、下一步工作计划

(一)未完成的工作

1.预测模块

开发基于历史评论数据的情感倾向预测功能,利用SVM模型预测未来商品评价的情感趋势。

2.可视化分析模块

集成Echarts图表库,实现商品评论数据的多样化可视化展示,包括情感分布图、关键词词云图等,增强数据分析的直观性。

3.后台管理模块

构建全面的后台管理系统,实现管理员对商品评论数据的增删改查操作,并提供数据导出、日志查看等实用功能。

跟自己的开题和任务书核对下,看是否有未完成也未写在里面的。你做的是评价数据,是否已完成建模前的预处理工作,比如分词、词向量化等工作。

学生签名: 日期:2024年1月5日

指导教师意见:

内容要求:指导教师意见要详细、具体,有针对性,包括学生论文(设计)的前期工作中存在的问题,指导教师对下一步工作的指导意见和工作安排,100字以上;

格式要求:中文宋体,英文Times New Roman字体,五号字、1.5倍行距,首行缩进2字符。签字、日期均需手写。填写时删除此注

指导教师签名:

2024年1月6日

系/教研室意见:

内容及格式要求:50字以上,指导教师意见、系/教研室意见需在同一页上,签字、日期均需手写,填写时删除此注

负责人签名:

2024年1月8日

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