毕业设计：基于大数据的商品评论情感分析系统

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前言

项目背景

数据集

设计思路

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前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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       大家好,这里是海浪学长计算机毕设专题,本次分享的课题是

       🎯基于大数据的商品评论情感分析系统

项目背景

       随着电子商务的迅猛发展，越来越多的消费者选择在网上购买商品，并在购买后进行评论。这些商品评论蕴含着丰富的情感信息，对于商家和消费者来说都具有重要意义。通过对大量商品评论进行情感分析，可以帮助商家了解消费者对其产品的态度和看法，从而制定更有效的市场策略和改进产品质量。同时，对于消费者来说，可以通过分析他人的评论来了解商品的真实情况，提高购物体验和决策能力。

数据集

       由于网络上没有现有的合适的数据集，我决定自己进行网络爬取，收集了大量的商品评论数据。通过编写爬虫程序，我能够从各种电商网站上获取商品评论，并包括了用户对商品的评分和评论内容。这个自制的数据集包含了不同行业、不同品类的商品评论，涵盖了丰富的情感表达和主题。通过网络爬取，我能够获取到真实的用户评论，这将为我的研究提供更准确、可靠的数据。通过人工标注和筛选，我添加了更多的情感标签，如愤怒、喜悦、惊讶等，以便更全面地分析商品评论的情感倾向。

设计思路

       原始评论数据中的重复评论和自动评论会对数据分析和结果产生影响，导致分析结果与实际情况存在偏差。因此，通过结合系统原始评论数据，我们对数据进行了预处理。首先，删除了所有的自动评论和重复评论，共删除了1077条评论，剩余3453条评论。接下来，对目标文本内容进行进一步的预处理，包括分段、分句、分词和词性标记，并删除了文本中的停用词。数据清洗是一个综合过程，通过软件对数据进行信息审查、判断处理和数据校验分析，旨在删除重复数据或错误信息，确保数据的一致性。经过对评论文本内容的处理，我们需要对该评论的文本内容进行中文分词，以确定情感分析的结果。中文分词相较于英文分词更加复杂，因为英语句子结构中的单词可以通过空格进行分隔处理，而汉语没有空格。为解决这个问题，需要处理好评论中使用到的各种文字标记，然后进行中文分词。

       在进行商品评论情感分析时，我们还需要处理评论中的口语化表达，例如"啊"、"呃"或"在"等词语。这类词语被称为停用词，它们不能很好地体现评论的主题内容。停用词可能没有实际用途，但它们的出现频率可能很高。如果不能对停用词进行处理，可能会在一定程度上影响实验结果。因此，在预处理过程中，我们需要删除这些停用词，以确保情感分析的准确性和可靠性。通过处理停用词，我们能够更好地聚焦于评论的关键内容，提高分析结果的质量。

       在对文本数据进行预处理之后，我们可以进一步对处理生成的评论数据进行词云分析。词云是一种可视化工具，可以通过展示文本中出现频率较高的词语来揭示文本的主题和重点。通过对预处理后的评论数据进行词云分析，我们可以直观地了解评论中的关键词汇和热门话题。这有助于我们对商品评论的整体情感倾向和消费者关注的方面进行初步了解。词云分析可以为进一步的情感分析和市场策略提供指导，帮助商家和消费者更好地理解和应对产品的优势和不足之处。通过将文本数据与可视化分析相结合，我们能够获得更全面、直观的信息，为基于大数据的商品评论情感分析系统的研究和应用提供更深入的洞察。

       情感分析是自然语言处理的一个重要分支领域，其主要任务是分析文本中所包含的情感色彩，无论是单个词语、段落内容还是整篇文章。在过去，人们在购买某个商品之前通常会先向亲朋好友询问有关该商品的使用感受，然后再决定是否购买。每个评论都承载着消费者对商品的基本情感倾向，购买者们往往会根据这些评论进行理性选择。任何一种评论风格都会影响购买者个人的购买意愿，因此情感分析显得尤为重要。

       在进行情感分析时，首先需要进行情感词的匹配。情感倾向也被称为情感极性，通过用户对商品进行留言评论的过程，可以直接了解用户对该款商品看法的态度，包括支持、反对或中立。在本案例中，主要分析产品本身的一些优缺点，所以只需要确定每个用户对于评论内容的主观情感倾向，不需要具体分析每条用户评论内容的情感程度。

       LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型是一种主题模型，通过分析每篇文档中使用的每个文本主题类型，提取代表它们概率特征类型的文本主题。LDA模型可以用于文本主题的聚类分析或文本主题分类。它实际上是一种典型的词袋模型，即每篇文档内容都由某一组词所构成，词组之间没有任何时间先后顺序的关系。建立LDA主题模型需要首先建立词典和语料库，然后进行主题分析。寻找最优主题数是基于相似度的自适应最优LDA模型选择方法，用于确定主题数并进行主题分析。实验证明，该方法可以在不需要人工调试主题数量的情况下，用相对较少的迭代找到最优的主题结构。

       使用LDA主题模型，可以找出不同类型的主题数下相同的主题词集，并从每个主题模型上随机取出若干个主题词（如前100个），将它们合并成一个集合。然后生成任何两个主题间的词频向量，并计算两个向量之间的余弦相似度，值越大表示越相似。最后计算主题数的平均余弦相似度，以寻找最优的主题数。

       使用Python处理电商文本数据是很常见的任务，可以通过Python的各种库和工具来进行数据爬取、预处理、分词、去停词等操作，并利用LDA进行主题分析。下面是一个基本的处理流程：

• 数据爬取：使用Python的网络爬虫库（如BeautifulSoup、Scrapy等）来获取电商评论数据，可以通过抓取网页或API接口获取数据。
• 数据预处理：对爬取到的文本数据进行预处理，包括数据清洗、去除HTML标签、去除特殊字符等操作，以确保数据的准确性和一致性。
• 分词：使用Python的分词库（如jieba、NLTK等）对文本进行分词，将文本拆分成单个词语的序列。分词是文本处理的重要步骤，可以帮助提取关键词和构建词袋模型。
• 去停词：去除常用停用词，如“的”、“是”、“在”等对文本情感分析没有太大帮助的词语。可以使用Python的停用词库或自定义停用词表进行去停词操作。
• 优化情感词表：使用知网情感词表或其他情感词典，对词表进行优化，可以根据自己的需求添加、修改或删除词汇，以适应特定领域或语境的情感分析。
• 情感词汇分析：基于优化后的情感词表，对文本数据进行情感分析。遍历文本中的词语，匹配情感词表中的词汇，并根据词汇的情感极性进行情感倾向的判断。
• LDA主题分析：利用LDA模型对案例好评率和差评率进行主题分析。首先建立词典和语料库，然后使用LDA模型进行主题建模和推断，得到文本数据中隐含的主题结构和主题分布。

 相关代码示例：

def crawl_data():

    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

    comments = soup.find_all("div", class_="comment")
    data = [comment.text for comment in comments]
    return data

def preprocess_data(data):

    cleaned_data = [clean_text(comment) for comment in data]

    segmented_data = [jieba.lcut(comment) for comment in cleaned_data]

    stopwords = load_stopwords() 
    filtered_data = [[word for word in segment if word not in stopwords] for segment in segmented_data]
    return filtered_data

def build_bow_model(filtered_data):
    vectorizer = CountVectorizer()
    bow_matrix = vectorizer.fit_transform([" ".join(segment) for segment in filtered_data])
    return bow_matrix, vectorizer

def perform_lda(bow_matrix, vectorizer):
    lda_model = LatentDirichletAllocation(n_components=10) 
    lda_model.fit(bow_matrix)

    for topic_idx, topic in enumerate(lda_model.components_):
        top_words = [vectorizer.get_feature_names()[i] for i in topic.argsort()[:-11:-1]]
        print(f"Topic {topic_idx + 1}: {' '.join(top_words)}")

海浪学长项目示例：

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