國外網(wǎng)站設(shè)計版式欣賞,啟東市住房建設(shè)局網(wǎng)站,寧波企業(yè)自助建站,企業(yè)網(wǎng)站推廣怎么做河北東方學(xué)院本科畢業(yè)論文#xff08;設(shè)計#xff09;開題報告題目#xff1a;基于樸素貝葉斯電商評價數(shù)據(jù)情感分析與預(yù)測學(xué)院#xff1a;人工智能學(xué)院專業(yè)#xff1a;數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)班級#xff1a;大數(shù)據(jù)技術(shù)21-2學(xué)生姓名#xff1a;張子晗學(xué) 號#xff1a;…河北東方學(xué)院本科畢業(yè)論文設(shè)計開題報告題目基于樸素貝葉斯電商評價數(shù)據(jù)情感分析與預(yù)測學(xué)院人工智能學(xué)院專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)班級大數(shù)據(jù)技術(shù)21-2學(xué)生姓名張子晗學(xué) 號215150302050指導(dǎo)教師閆建薇開題時間2024年11月12日一、本課題的研究背景及意義隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展電子商務(wù)已成為現(xiàn)代社會中不可或缺的一部分。電商平臺上的用戶評價數(shù)據(jù)作為消費者購物決策的重要參考蘊(yùn)含著豐富的情感信息。如何有效地挖掘和利用這些情感信息對于電商平臺提升服務(wù)質(zhì)量、優(yōu)化用戶體驗以及進(jìn)行精準(zhǔn)營銷具有重要意義。本課題“基于樸素貝葉斯電商評價數(shù)據(jù)情感分析與預(yù)測”旨在通過樸素貝葉斯算法對電商評價數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析并預(yù)測未來評價的情感傾向。這一研究不僅具有理論意義更具有重要的實踐價值。從理論層面來看本課題將進(jìn)一步豐富情感分析領(lǐng)域的研究內(nèi)容探索樸素貝葉斯算法在電商評價數(shù)據(jù)情感分析中的適用性和有效性為情感分析技術(shù)的發(fā)展提供新的思路和方法。從實踐層面來看本課題的研究成果將直接應(yīng)用于電商平臺幫助電商平臺更好地理解和把握用戶情感提升用戶滿意度和忠誠度。同時通過對未來評價情感的預(yù)測電商平臺可以提前制定相應(yīng)的營銷策略提高市場競爭力。本課題的研究還將為其他領(lǐng)域的情感分析提供借鑒和參考推動情感分析技術(shù)在更廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。二、本課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀情感分析作為自然語言處理領(lǐng)域的重要分支近年來在國內(nèi)外的學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都受到了廣泛的關(guān)注。特別是在電商領(lǐng)域用戶評價數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著豐富的情感信息對于商家改進(jìn)產(chǎn)品、提升服務(wù)質(zhì)量以及消費者做出購買決策都具有重要的參考價值。因此針對電商評價數(shù)據(jù)的情感分析已成為一個研究熱點。在國內(nèi)情感分析的研究已經(jīng)取得了顯著的成果。崔滕2024在其碩士學(xué)位論文中基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對電商用戶評論進(jìn)行了深入的情感分析通過構(gòu)建復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型成功地從評論文本中提取出了情感傾向為電商平臺的情感分析提供了有力的技術(shù)支持。此外亢笛和趙子章2024則從系統(tǒng)動力學(xué)的角度出發(fā)對跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險進(jìn)行了分析其中也涉及到了用戶評價數(shù)據(jù)的情感因素進(jìn)一步拓展了情感分析在電商領(lǐng)域的應(yīng)用范圍。然而盡管國內(nèi)在情感分析領(lǐng)域取得了諸多成果但在基于樸素貝葉斯算法的電商評價數(shù)據(jù)情感分析與預(yù)測方面研究仍有待深入。樸素貝葉斯算法作為一種簡單而有效的分類方法在情感分析領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。其基于貝葉斯定理通過計算文本屬于各個類別的概率來進(jìn)行分類具有計算速度快、易于實現(xiàn)等優(yōu)點。因此將樸素貝葉斯算法應(yīng)用于電商評價數(shù)據(jù)的情感分析與預(yù)測不僅有助于提升情感分析的準(zhǔn)確性和效率還能為電商平臺的情感分析提供更加多樣化的技術(shù)手段。在國外情感分析同樣受到了廣泛的關(guān)注。Daza等人2024在其研究中對使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行電商產(chǎn)品評論情感分析進(jìn)行了系統(tǒng)的文獻(xiàn)綜述和分析指出了當(dāng)前研究的挑戰(zhàn)和未來工作方向。這些研究不僅為情感分析領(lǐng)域的發(fā)展提供了重要的理論支持也為后續(xù)研究提供了寶貴的參考。綜上所述本課題在國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上將進(jìn)一步探索樸素貝葉斯算法在電商評價數(shù)據(jù)情感分析與預(yù)測中的應(yīng)用。通過構(gòu)建基于樸素貝葉斯的情感分析模型對電商評價數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類和預(yù)測以期取得新的研究成果和突破。同時本課題還將結(jié)合深度學(xué)習(xí)等其他先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)對樸素貝葉斯算法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化以提升情感分析的準(zhǔn)確性和效率。三、本課題的方案設(shè)計1. 研究的基本內(nèi)容:- 用戶管理模塊: 實現(xiàn)用戶注冊、登錄、權(quán)限控制等功能。- 數(shù)據(jù)采集模塊: 使用 requests 抓取京東商品及評論數(shù)據(jù),利用 BeautifulSoup 和正則表達(dá)式解析頁面內(nèi)容,使用 CSS 選擇器篩選數(shù)據(jù),最后將清洗后的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫。- 數(shù)據(jù)處理模塊: 使用 Pandas 對商品評論數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理、特征工程等操作,實現(xiàn)匯總、聚合等分析。- 情感分析模塊: 采用樸素貝葉斯算法對商品評論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析,判斷評論是正面、負(fù)面還是中性。- 預(yù)測模塊: 基于商品評論數(shù)據(jù)的情感分析結(jié)果,預(yù)測未來商品評價的情感傾向。- 可視化分析模塊: 使用 Echarts.js 實現(xiàn)情感分布圖、詞云圖等數(shù)據(jù)可視化分析。- 后臺管理模塊: 使用 Flask-Admin 實現(xiàn)管理員對后臺數(shù)據(jù)的增刪改查操作。2. 擬解決的關(guān)鍵問題:- 如何有效地從電商評價數(shù)據(jù)中提取情感特征?- 如何構(gòu)建和優(yōu)化樸素貝葉斯情感分析模型,提高分類準(zhǔn)確性?- 如何根據(jù)歷史評價數(shù)據(jù),準(zhǔn)確預(yù)測未來商品評價的情感傾向?3. 采用的具體研究方法:- 前端: 使用 HTML、CSS、JavaScript 編寫頁面結(jié)構(gòu)和樣式,并使用 Bootstrap4 進(jìn)行頁面布局和交互。使用 Echarts.js 實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化分析。- 后端: 使用 Flask 框架編寫后端功能,如用戶管理、商品評論數(shù)據(jù)查看、數(shù)據(jù)分析等。使用 SQLAlchemy 連接 MySQL 或 SQLite 數(shù)據(jù)庫,使用 Pandas 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。采用 Jinja2 模板引擎實現(xiàn)前后端數(shù)據(jù)交互。- 數(shù)據(jù)采集: 利用 requests 抓取京東商品及評論數(shù)據(jù),使用 BeautifulSoup 和正則表達(dá)式解析頁面,使用 CSS 選擇器篩選數(shù)據(jù),最后將清洗后的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫。- 數(shù)據(jù)分析: 使用 Pandas 對商品評論數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理、特征工程等操作。采用樸素貝葉斯算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析,并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來評價的情感傾向。- 權(quán)限管理: 使用 Flask-Admin 實現(xiàn)管理員對后臺數(shù)據(jù)的增刪改查操作。使用 Flask-Login 實現(xiàn)用戶的注冊和登錄功能,根據(jù)權(quán)限控制用戶的操作。4. 實施的方案步驟:1. 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理: 從京東等電商平臺獲取用戶評價數(shù)據(jù),并進(jìn)行去重、分詞、去除停用詞等預(yù)處理操作。2. 特征工程: 提取評價數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵情感特征,如情感詞、情感強(qiáng)度等。3. 情感分類與預(yù)測: 應(yīng)用訓(xùn)練好的樸素貝葉斯模型對評價數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類,并基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來評價的情感傾向。4. 結(jié)果驗證與分析: 對實驗結(jié)果進(jìn)行驗證和分析,評估模型的準(zhǔn)確性和可靠性,并提出改進(jìn)建議。優(yōu)化情感分析模型,提高預(yù)測準(zhǔn)確性。5. 可視化分析: 使用 Echarts.js 等庫,呈現(xiàn)情感分布、詞云等可視化分析結(jié)果。6. 系統(tǒng)開發(fā): 集成上述各模塊,開發(fā)用戶管理、數(shù)據(jù)分析、可視化展示等功能,并實現(xiàn)管理員對后臺數(shù)據(jù)的操作。四、本課題的工作進(jìn)展安排2024年9月1日——10月8日明確研究目的和意義收集文獻(xiàn)參考資料或具體的實驗、調(diào)查、觀察等工作擬定研究方案。2024年10月25日——11月22日撰寫開題報告進(jìn)行開題答辯。2024年11月22日——12月26日指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行課題的實驗、設(shè)計、調(diào)研及結(jié)果的處理與分析、論證等開展畢業(yè)論文(設(shè)計)撰寫工作。2024年12月27日--2025年1月10日提交中期報告指導(dǎo)教師審核給出指導(dǎo)意見。2025年1月11日——3月20日完成畢業(yè)論文設(shè)計的初稿撰寫。2025年4月26日——5月2日完成畢業(yè)論文設(shè)計的定稿準(zhǔn)備答辯。參考文獻(xiàn)[1]亢笛,趙子章.基于系統(tǒng)動力學(xué)的跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險分析[J].中國物流與采購,2024,(18):38-39.[2]崔滕.基于深度學(xué)習(xí)的電商用戶評論的情感分析[D].太原師范學(xué)院,2024.[3]王慧.生態(tài)系統(tǒng)視角下的甘肅省淘寶村發(fā)展策略研究[D].蘭州財經(jīng)大學(xué),2024.[4]薛瑞珍.基于大數(shù)據(jù)平臺的電商網(wǎng)站用戶行為分析和研究[D].中北大學(xué),2024.[5]歐素菊,陳建松.跨境電商綜合試驗區(qū)供應(yīng)鏈生態(tài)系統(tǒng)分析與優(yōu)化[J].全國流通經(jīng)濟(jì),2024,(11):38-41.[6]潘杰恒,蔡群英.基于Hadoop的離線電商數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].現(xiàn)代計算機(jī),2024,30(03):112-116.[7]代金輝,王夢恩,仲璇.基于數(shù)據(jù)挖掘的電商平臺訂單的系統(tǒng)分析[J].商丘師范學(xué)院學(xué)報,2023,39(12):4-8.[8]Daza A ,Rueda G D N ,Sánchez A S M , et al.Sentiment Analysis on E-Commerce Product Reviews Using Machine Learning and Deep Learning Algorithms: A Bibliometric Analysisand Systematic Literature Review, Challenges and Future Works[J].International Journal of Information Management Data Insights,2024,4(2):23-44.[9]Shouchen L ,Zhaoyu Y .Modeling and efficiency analysis of blockchain agriculture products E-commerce cold chain traceability system based on Petri net[J].Heliyon,2023,9(11):45-66.[10]Xiaodan X ,Mingxia W ,ShengXian B T .Analysis of the key influencing factors of Chinas cross-border e-commerce ecosystem based on the DEMATEL-ISM method.[J].PloS one,2023,18(8):11-43.指導(dǎo)教師意見說明指導(dǎo)教師應(yīng)圍繞本課題的深度、廣度及工作量等給出指導(dǎo)意見并對采用的研究方法、運(yùn)用的技術(shù)手段是否科學(xué)工作進(jìn)展安排是否合理等給出判斷性意見最后一句要明確寫出是否同意該生的開題。指導(dǎo)教師意見不得少于4行或不少于100字不得簡單用“同意”二字替代整體意見格式要求五號中文宋體英文和數(shù)字使用Times New Roman 字體首行縮進(jìn)2字符兩端對齊、1.5倍行距具體意見可電腦輸入簽字、日期均需手寫不能由學(xué)生代簽。指導(dǎo)教師簽字年 月 日審核小組意見說明建議由專業(yè)或教研室成立開題審核小組小組成員可由具備副高級及以上職稱人員組成3-5人為宜組織開題答辯審核小組要給出明確的指導(dǎo)意見并要確定是否通過本課題的開題意見字?jǐn)?shù)在50字左右為宜不得簡單用“同意”二字替代意見格式要求同上指導(dǎo)教師意見、審核小組意見需呈現(xiàn)在同一頁上不得分頁。簽字、日期均需手寫日期可與指導(dǎo)教師審閱為同一天或指導(dǎo)教師簽字日期之后的3天內(nèi)。審核組長簽字年 月 日