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用Python对用户评论典型意见进行数据挖掘

用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环,它包含了用户对产品的评论,不管是好的坏的,都将对我们产品的改进和迭代有帮助。另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本,因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析,对用户的评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥,网络公开数据的获取并不再是一个难题。简单点可以利用一些互联网的爬虫服务(如神箭手、八爪鱼等),复杂点也可以自己写爬虫。这里我们用爬虫来获取京东的评论数据。相对于亚马逊而言,京东比较坑。第一个坑是京东的反爬虫还不错,通过正常产品网址进去的那个评论列表是几乎爬不出数据来的,所有大部分网络爬虫服务都止步于此。第二个坑是一款产品的评论数只要超过一万条,那么京东就只会显示前一千条,没有公开的数据,那你爬虫技术再厉害也没办法,除非开着爬虫定时增

用 Python 分析《红楼梦》(1)

1 前言 两个月以来,我通过互联网自学了一些文本处理的知识,用自然语言处理和机器学习算法对《红楼梦》进行了一些分析。这个过程中我找到了一些有趣的发现,所以我想写一篇文章,既㲌与大家分享和讨论实验结果,也顺便做一个整理和总结。(其实虽说是两个月,但是中间停顿了一段时间,真正在做的时间大概是两周左右) 我开始做这件事情是因为之前看到了一篇挺好玩的文章,大概内容是,作者用“结巴分词”这个开源软件统计了红楼梦中各词汇的出现次数(也就是词频),然后用词频作为每个章回的特征,最终用“主成份分析”算法把每个章回映射到三维空间中,从而比较各个章回的用词有多么相似。(文章:用机器学习判定红楼梦后40回是否曹雪芹所写)作者的结论是后四十回的用词和前八十回有明显的差距。 看完文章之后,我觉得有两个小问题:首先,作者用的结巴分词里的词典是根据现代文的语料获得的

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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