基于Python大数据的京东产品评论的情感分析的研究，包括snwonlp情感分析和LDA主题分析_【python项目】基于网络爬虫和文本情感分析的电商评论重排序(以京东为例)(

研究背景

网上购物已经成为大众生活的重要组成部分。人们在电商平台上浏览商品和购物，产生了海量的用户行为数据，其中用户对商品的评论数据对商家具有重要的意义。利用好这些碎片化、非结构化的数据，将有利于企业在电商平台上的持续发展，对这部分数据进行分析，依据评论数据来优化现有产品也是大数据在企业经营中的实际应用。用户对商品的评论数据对商家来说非常重要，可以为他们提供宝贵的市场洞察和决策依据，帮助他们改进产品、制定营销策略，并提升品牌形象和竞争力

研究目的

电子商务的快速发展和互联网的普及，越来越多的消费者倾向于在网上购物。电商平台上的产品评论成为消费者了解产品的重要信息来源，对于电商企业来说，准确了解消费者对产品的情感和意见变得至关重要，产品评论的情感分析旨在通过分析评论文本中的情感倾向和内在信息，帮助电商企业和消费者做出更明智的决策，情感分析：通过机器学习和自然语言处理技术，对电商产品评论进行情感分析，判断评论者对产品的情感倾向，如积极、消极或中性。这有助于电商平台了解用户对产品的态度和情感反馈。除了情感倾向，评论文本中还蕴含着丰富的内在信息，如产品的具体特点、使用体验、性能优劣等。通过对评论文本的分析，可以提取和总结这些内在信息，为电商企业和消费者提供更全面的产品评价和购物参考。通过对评论文本的情感分析和内在信息的分析，电商企业可以了解消费者对产品的喜好和不满之处，从而改进产品质量、提升服务水平，增强竞争力。同时，企业还可以根据消费者的反馈和需求，制定更精准的营销策略，提高产品的市场竞争力。对于消费者来说，基于大数据的电商产品评论的情感分析可以为他们提供更准确和可靠的购物决策支持。通过阅读和理解其他购物者的评论，消费者可以获取产品的真实评价和体验，从而更好地选择适合自己的产品。

 研究基于大数据的电商产品评论的情感分析旨在为电商企业和消费者提供更好的决策支持和购物体验，促进电商行业的发展和提升消费者满意度。

研究内容

主要针对用户在电商平台上留下的评论数据，这包括清洗、分词和去除停用词等操作，这些步骤能够减少文本噪音，提取关键信息，并为后续的分析和挖掘提供准备。在爬取评价文本的过程中，可能会面临一些问题，如无效评论、重复评论和恶意评论，需要进行相应的处理。为了准备后续的分析任务，对评价文本进行分词、去除停用词、词性标注和词干化等处理是很常见的。这些步骤可以帮助降低文本噪音，提取关键信息，并为接下来的情感分析或主题模型等任务做好准备。利用情感分析技术对处理后的文本进行情感分类，将评价划分为正面、负面或中性，有助于进一步挖掘用户对产品的态度和偏好。同时，也可以根据需要过滤掉一些特定类型的评价，如无关评价或恶意评价，以提升分析的准确性和可信度。清洗好的数据可以通过可视化技术转化为表格和图形等形式，从而更直观地进行分析。

对其进行分词、词性标注和去除停用词等文本预处理。基于预处理后的数据进行情感分析，并使用模型提取评论关键信息，了解用户的需求、意见、购买原因，以及产品的优缺点，最终提出改善产品的建议。

主要代码

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 将清洗后的评论数据拼接成字符串形式
corpus = [' '.join(comment) for comment in tokenized_comments0]

# 使用TfidfVectorizer类进行TF-IDF转换
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000, stop_words=stopwords)
# vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=None, stop_words=stopwords)
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
# 寻找最优聚类数
max_clusters = 10
best_score = -1
best_clusters = 0
silhouette_scores = []

for clusters in range(2, max_clusters + 1):
    kmeans = KMeans(n_clusters=clusters, random_state=42)
    kmeans.fit(tfidf_matrix)
    cluster_labels = kmeans.labels_
    silhouette_avg = silhouette_score(tfidf_matrix, cluster_labels)
    silhouette_scores.append(silhouette_avg)

    if silhouette_avg > best_score:
        best_score = silhouette_avg
        best_clusters = clusters



# 绘制聚类数与silhouette score的折线图
plt.plot(range(2, max_clusters + 1), silhouette_scores)
plt.xlabel('聚类数')
plt.ylabel('Silhouette Score')
plt.show()

效果