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  1. 网上十字绣产品销售系统

  2. 毕业设计,一个网上十字绣产品销售系统,没后台。功能有:购物车,产品查询,产品显示,产品评论等,主要技术是ASP.NET,数据库是SQLserver2005
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2009-06-08
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:zjsxjdl
  1. 基于SVM的产品评论属性特征的情感倾向分析

  2. 基于SVM的产品评论属性特征的情感倾向分析,本文是对手机产品的评论做情感分析
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2014-07-10
    • 文件大小:291840
    • 提供者:liushumiin
  1. 电商产品评论数据情感分析 stoplist

  2. 电商产品评论数据情感分析要用到的stoplist.txt. 花钱买的希望大家理解
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2018-09-04
    • 文件大小:9216
    • 提供者:qq_42930910
  1. 财政收入影响因素分析及预测模型 电力窃电漏电用户 自动识别 ■电商产品评论数据情感分析 电子商务网站用户行为分析及 服务推荐 ■航空公司客户价值分析 航空公司客

  2. 财政收入影响因素分析及预测模型 电力窃电漏电用户 自动识别 ■电商产品评论数据情感分析 电子商务网站用户行为分析及 服务推荐 ■航空公司客户价值分析 航空公司客
  3. 所属分类:网络攻防

    • 发布日期:2020-06-09
    • 文件大小:62914560
    • 提供者:qq_43371778
  1. 题目3 电商产品评论数据情感分析.zip

  2. 题目3: 电商产品评论数据情感分析 数据数据 数据 随着网上购物的流行,人们对于网上购物的需求越来越高。了解更过消费者的心声对于电商平台来说也变得越来越有必要,其中非常重要的方式就是对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析。
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2020-11-20
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:sereasuesue
  1. semantic_evaluator:用户产品评论的语义结果评估者-源码

  2. semantic_evaluator:用户产品评论的语义结果评估者
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:29696
    • 提供者:weixin_42149145
  1. 结合基于学习和基于词典的技术对产品评论进行跨域情感分析

  2. 产品评论可以指导消费者的购买行为和卖方的营销策略。 因此,本文提出了一种新颖的情感分析方法,将基于词典和基于学习的技术(CLL)相结合来分析中文产品评论的跨域情感。首先基于三个领域的基本词典和语料库构建三个域词典。包含书籍,酒店和电子产品。 此外,我们使用四类特征(总共包括16个特征)来构建六个分类器。 我们进行了一系列实验,通过使用不同的词典和不同的分类器来评估我们提出的CLL。 我们的实验结果表明,无论在哪个域中,领域词典都胜过基本词典。 我们的CLL方法在书籍和酒店领域的表现优于最新方法,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:186368
    • 提供者:weixin_38643269
  1. Python-Ecommerce-recommendation-system-using-machine-learning:商业首次设置其推荐系统而没有任何产品评级历史记录,并且在网站收集了重要的产品评论后提供了AmazonNetflix类

  2. 在Amazon&Home Depot的数据集上使用Python进行电子商务推荐系统设计 (请单击“推荐系统-Paul.ipynb”文件以查看分析的详细应用及其解释) 完善的推荐系统将帮助企业改善购物者在网站上的体验,并更好地吸引和留住客户。 我在下面设计的推荐系统基于新客户从首次进入公司网站到重新购买之间的旅程。 数据集来自 亚马逊(multipe)用户对产品的评价,数据来源: : 带说明的Home Depot产品,数据来源: : 推荐系统根据业务环境分为三部分: 当没有任何以
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:49152
    • 提供者:weixin_42180863
  1. 面向产品评论的细粒度情感分析

  2. 面向产品评论的细粒度情感分析
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:349184
    • 提供者:weixin_38730840
  1. 分类和观点挖掘YouTube产品评论-源码

  2. 分类和观点挖掘YouTube产品评论
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42119281
  1. 中文产品评论情感分类的双语共同训练

  2. 中文产品评论情感分类的双语共同训练
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38663029
  1. RestApi-.NetCore-产品评论-源码

  2. RestApi-.NetCore-产品评论
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:weixin_42097819
  1. 文本分析和情感分析:用于产品评论的文本分析和情感分析-源码

  2. 文本分析和情感分析 用于产品评论注释的文本分析和情感分析。 输入 : 使用“ AmazonComments.csv”,其中包含使用某些R代码从亚马逊获取的评论。 输出 : 词云 CSV文件-每个评论注释的情感极性。“ AmazonReviewSentimentAnalysis.csv” 我们发现,在611条评论中,有49条具有负极性,而562条具有正极性或中性极性。 从否定词云中,我们看到诸如说明,手册,订购,购买,用户指导,联系方式,服务之类的单词。这意味着可能会有一些关于用户手册/控
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:93184
    • 提供者:weixin_42122988
  1. product-app-vue:一个简单的商店产品产品页面,可与购物车互动并使用Vuejs3构建产品评论功能-源码

  2. 产品应用 项目设置 yarn install 编译和热重装以进行开发 yarn run serve 编译并最小化生产 yarn run build 运行测试 yarn run test 整理和修复文件 yarn run lint 自定义配置 请参阅。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42097557
  1. sentiment_analysis:使用Python和NLP将Yelp,IMDB和Amazon产品评论分为正面还是负面-源码

  2. 情感分析(Python3) 目录 项目描述 挑战包括将Yelp,IMDB和Amazon的产品评论归为正面还是负面; 给定评论评论的文本作为输入。 本练习的重点是机器学习中称为自然语言处理的一个领域。 目的是根据文字预测情绪-陈述背后的情感意图。 例如,句子:“这部电影太可怕了!” 拥有负面情绪,而“喜欢这部电影杰作”则具有正面情绪。 为了简化任务,我们将情感视为二进制:标签1表示句子具有正面情绪,标签0表示句子具有负面情绪。 数据集 数据集分为三个文件,代表三个不同的来源-Amazon,Ye
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:178176
    • 提供者:weixin_42129797
  1. tableTennis-product-review:比较乒乓球产品评论-源码

  2. 乒乓球橡胶的比较产品评论 目的 我们的团队采用自然语言处理模型来挖掘乒乓球产品的比较意见 科技栈 MongoDB,Sqlite3,Python,Flask,Dash,Plotly,Fastapi,CSS,Bootstrap,Heroku 实时部署 在Heroku上: : 目录结构: |-EDA:文件夹包含数据分析jupyter笔记本 |-scraper:网站抓取/数据ETL模块 |-比较:使用标记数据和对未标记数据进行推断的Roberta分类模型训练 |-information_retri
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:57671680
    • 提供者:weixin_42141437
  1. 基于词向量的产品评论有用度评估方法

  2. 基于词向量的产品评论有用度评估方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:1032192
    • 提供者:weixin_38646230
  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. 操作方法:获取和分析产品评论的网站-源码

  2. 怎么做 :detective_selector: 一个网络搜索引擎,解析多个商店以搜索产品并检索和分析来自客户的评论。 后端:使用Google的自然语言API以Golang编写的REST API。 前端:用Angular编写。 使用Kubernetes在Google Cloud平台中部署。 通过Travis CI连续交付。 这是一个仍在进行中的项目。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:158720
    • 提供者:weixin_42104906
  1. Python实现爬取亚马逊产品评论

  2. Python实现爬取亚马逊产品评论 一、最近一直在研究爬取亚马逊评论相关的信息,亚马逊的反爬机制还是比较严格的,时不时就封cookie啊封ip啊啥的。而且他们的网页排版相对没有那么规则,所以对我们写爬虫的还是有点困扰的,经过一天的研究现在把成果及心得分享给大家 1.先是我们所需要的库,我们这里是用xpath进行内容匹配,将爬取的内容存入Mysql,所以以下就是我们所需要的库 import requests import lxml.html import pandas as pd import p
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:59392
    • 提供者:weixin_38734008
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