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搜索资源列表

  1. Deploying-a-Sentiment-Analysis-Model-源码

  2. 部署情绪分析模型 我使用亚马逊的SageMaker服务构建并部署了情绪分析模型。结果是部署的RNN对电影评论执行情感分析，并带有可公开访问的API和与部署的模型进行交互的简单网页。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_42129113

  1. Sentiment-Analysis-on-Amazon-Products:根据评论文字预测正面和负面评论-源码

  2. 亚马逊产品情感分析 该数据集包含亚马逊的客户评论。 此数据仅包含Amazon生产的电子产品。 数据集包含各种产品的评论。 用户给出“评论文本”（文本评论）和“评论等级”，范围为0-5。 根据0-5的这些评分，我们对评论是正面还是负面进行了分类。 有些评论包含评论文字，但没有评分。 该项目的目的是为用户仅给出文字评论的产品找到评分（正面或负面）。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：55296
    • 提供者：weixin_42098830

  1. graph-rec:DSC180B顶点项目的图形数据分析-源码

  2. 基于图的产品推荐 DSC180B顶点项目的图形数据分析 项目网站： : 项目 亚马逊产品推荐使用图神经网络方法。 要求 DASK 大熊猫 火炬 火炬文本 dgl 数据 来自Julian McAuley教授的Amazon产品数据集（ ） 产品评论（5核） 产品元数据 产品图片功能 图形和特征 该图是通过评论连接的异构用户产品图。 产品节点（ ASIN ） 特点： title ， price ，图像表示 用户节点（ reviewerID ） 边（ user ， reviewed ，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：571392
    • 提供者：weixin_42121725

  1. Amazon_Vine_Analysis-源码

  2. 家具产品-亚马逊藤分析 项目概况 由于您与Jennifer在SellBy项目上的合作是如此成功，因此您要承担另一个更大的项目的任务：分析由Amazon Vine付费计划成员撰写的Amazon评论。 Amazon Vine程序是一项服务，允许制造商和发布者接收对其产品的评论。 诸如SellBy之类的公司向Amazon支付少量费用，并向Amazon Vine成员提供产品，然后这些成员必须发布评论。 在此项目中，您将可以访问大约50个数据集。 每个评论都包含对特定产品的评论，从服装到无线产品。 您需

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：31744
    • 提供者：weixin_42139429

  1. Machine-Learning-Project:对亚马逊评论数据集的情感分析-源码

  2. 机器学习项目 对亚马逊评论数据集的情感分析 .ipynb文件中包含的Python Scipts代码 项目代码文件夹中包含的数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42135462

  1. amazon-review:亚马逊评论情绪（消极|积极）分析-源码

  2. 实验 （就准确性而言） 预训练的嵌入与预训练的嵌入>嵌入（conv，lstm） lstm（55）vs转换lstm（55）>转换 混合模型（pre-emd＆conv＆lstm）与每个模型（cnn，lstm）混合模型>单个模型 混合模型（pre-emd＆conv＆Lstm）vs混合模型（pre-emd＆conv＆lstm）混合模型（pre-emd＆conv＆GRU（25））>混合模型（pre-emd＆conv＆lstm） 去做 如何做更好的NLP预处理分析 autoM

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：95420416
    • 提供者：weixin_42131628

  1. 情感分析-亚马逊评论-再次访问：这是情感分析-亚马逊评论通过交互式数字和表格进行了重新访问，从而可以进行更精细的分析-源码

  2. 情绪分析-Amazon-Review_Revisiteds 这是情感分析-通过交互式图形和表格重新审视了Amazon-Reviews，从而可以进行更精细的分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：448512
    • 提供者：weixin_42162978

  1. 令人敬畏的跳板顶点：从以前的跳板学生那里收集伟大项目的平台-源码

  2. 令人敬畏的跳板顶点 从以前的跳板学生那里收集伟大的项目/成就的地方。 资源 关联 笔记 过去的学生的站点，这个学生非常活跃并且有一些出色的经历 “使用Rideshare“ Trips”数据集进行机器学习” 预测纽约市内任意两个位置X和Y之间的黄色出租车行车时间 “使用机器学习启发的质谱分析进行高精度癌症预测” “我会给几颗星？预测亚马逊评论的评分” “伯克希尔·哈撒韦公司股东信函的主题模型分析” “预测安大略夏季的每日峰值用电需求” “使用客户评分和评论为亚马逊构建混合产品推荐系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42133415

  1. 亚马逊评论分析：分析来自亚马逊的100,000条评论并预测星级-源码

  2. 这是Upenn CIS545的最终项目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：517120
    • 提供者：weixin_42128676

  1. 亚马逊客户零售分析解决方案：深入研究亚马逊的前100名排名方法，研究700多种产品，再加上广泛的电子商务分析解决方案，以增强客户定位和促销范围-源码

  2. 亚马逊-电子商务的客户和零售分析解决方案 动机： 亚马逊通过其平台上的数千个卖家出售了数百万种产品。 该产品组合在不同的产品类别甚至一年中的不同时间之间差异很大。 为了提高产品的知名度和受欢迎度，亚马逊举办了“新发布”排行榜，列出了所有类别的前100种产品，该列表每小时更新一次。 为了使卖家能够将他们的产品插入此列表并进一步将其移到订单中，至关重要的是要了解哪些因素会影响他们的排名以及如何影响他们。 但是为什么要亚马逊呢？ 因为它是世界上最大的在线市场，拥有310多个活跃用户群，并且销售超过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42120550

  1. 亚马逊产品推荐系统-源码

  2. 亚马逊产品推荐系统 Amazon产品推荐像Amazon Filpkart这样的在线电子商务网站使用不同的推荐模型为不同的用户提供不同的建议。 亚马逊目前使用逐项协作过滤，可扩展到海量数据集并实时生成高质量建议。 这种类型的过滤将用户的购买和定额商品中的每一个与相似商品进行匹配，然后将这些相似商品组合到用户的推荐列表中。 在这个项目中，我们将为亚马逊的电子产品建立推荐模型。 属性信息： 总体：相应用户对相应产品的评分 已验证：每个用户都经过审核或未审核 reviewTime：提供评论的时间 re

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：201326592
    • 提供者：weixin_42127020

  1. 亚马逊评论上的情感分析：这个项目的创建是为了通过nlp和机器学习进行情感分析-源码

  2. 亚马逊评论情绪分析 创建该项目的目的是对亚马逊评论进行详尽的分析，无论是正面的，负面的还是中立的。 这是在NLP和机器学习的帮助下实现的。 希望你喜欢！ !!!!

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42106357

  1. 亚马逊评论分析-源码

  2. 亚马逊评论分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42149153

  1. data_analysis：数据分析项目（数据清理，EDA，预测建模等）-源码

  2. 数据分析项目 分类 银行直销虹膜数据集测试竞赛泰坦尼克号：从灾难中学习机器 回归 房屋价格：先进的回归技术 情绪分析 星空站亚马逊评论

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42136791

  1. ARSA：亚马逊评论情绪分析-源码

  2. ARSA 亚马逊评论情绪分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42134554

  1. 情绪分析：亚马逊产品情绪是机器学习行业中流行的NLP项目。 在这个数字化的世界中，电子商务通过在客户不必出门的客户可以承受的范围内提供产品来占据优势。 由于现在有一天人们依赖在线产品，因此评论的重要性越来越高。 为了选择产品，客户需要经过数

  2. 情绪分析 项目描述 亚马逊产品情绪是机器学习行业中一个受欢迎的NLP项目。 在这个数字化的世界中，电子商务通过在客户不必出门的客户可以承受的范围内提供产品来占据优势。 由于现在有一天人们依赖在线产品，因此评论的重要性越来越高。 为了选择产品，客户需要经过数千条评论才能了解产品。 但是在当今机器学习蓬勃发展的今天，如果使用模型来极化这些评论并从中学习，则通过数千条评论会容易得多。 我们在大型亚马逊数据集上使用了监督学习方法，使其极化并获得令人满意的准确性。 问题陈述 用户在在线论坛上提供的评级和评

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42125192

  1. 亚马逊移动情感分析：在亚马逊平台上移动评论的观点挖掘-源码

  2. 亚马逊移动情感分析 描述： 该项目通过抓取用户所需手机的亚马逊评论来工作。 第一部分包括搜索电话和使用无限滚动刮取评论。 第二部分包括在数据集上训练NaiveBayesClassifier模型和对产品评论进行分类。 任务 ： 在Amazon搜索栏上搜索手机 查找所需的产品，即64GB，128GB 刮取客户评论的前20页（默认值，可以更改），并使用无限滚动从新到旧排序 在数据集上训练NaiveBayesClassifier算法 对评论进行分类 使用的软件包/工具： 使用XML元素API

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_42108778

  1. NLP情感：使用NLTK，Scikit-Learn和Keras对亚马逊产品评论进行情感分析。 使用超参数搜索和LSTM，我们最好的模型可达到约96％的精度-源码

  2. 亚马逊评论情绪分析 情感分析一直在增长-既由于深度学习中使用了新的分析技术，又因为到处都有大量的数据生成。 每条产品评论，每条推文，每条Reddit帖子等均包含我们希望能够处理和理解的主观信息。 例如，假设您是Netflix。 然后，您对客户对您的服务和电视节目/电影选择要说的话非常感兴趣，并且您可能会希望挖掘Facebook帖子和推文以及IMDB评论等，以评估公众意见。 如果您是一名政客，那么您（希望）对选民的想法，他们想要什么，他们持有哪些宝贵价值观等感兴趣，因此您可能会有一个团队来分析这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_42117340

  1. sentiment_analysis：亚马逊手机评论的情感分析-源码

  2. sentiment_analysis：亚马逊手机评论的情感分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：245760
    • 提供者：weixin_42170790

  1. amazon_reviews_app_flask：用于抓取和分析Amazon评论的Flask Web应用程序-源码

  2. amazon_reviews_app_flask Flask Web应用程序，用于抓取和分析亚马逊评论 使用Amazon产品的ASIN号进行测试： B01M0F4U2S 01 071 ...

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42166261
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