django基于机器学习的电商评论情感分析-论文14000字

评论中的正负情感，为电商平台提供精准的客户反馈分析。研究结合TF-IDF与支持向量机(SVM)方法，以及基于深度学习的词嵌入和卷积神经网络(CNN)或长短时记忆网络(LSTM)模型，探索电商评论情感分类的多种方法。预训练词嵌入与深度学习模型的方法，使用Word2Vec将评论词汇映射为向量，捕捉语义关系。然后，采用CNN或LSTM进行情感分类，并对比分析不同模型的表现。关键词：电商评论情感分析，机器学习，深度学习模型Withtherapiddevelopmentofe-commerce,consumerreviewshavebecomeanimportantfeedbackonthequalityofgoodsandservicesone-E-commercereviewsnotonlyhelpconsumerbasedsentimentanalysisofe-commercecommeandprovideaccuratecustomerfeedbackanalysisfore-commerceplatforbasedwordembeddingandConvolutionalNeuralNetwork(CNNtheclassificationperformanceofthemodelisoptimized.Word2VecpretrainedwordembeddingwithdeeplearningmodelswasstThen,CNNorLSTMisusedforsendatamanagement,ratingpreandanalysisfunctions,aime-commerceplatforms,helpingmeKeywords:E-commercecommentI 11.1研究背景与意义 1 21.3研究内容 22系统关键技术及工具简介 4 42.2Python语言 42.3Mysql数据库 4 53系统需求分析 63.1系统整体分析及设计原则 63.1.1系统整体分析 63.1.2设计原则 63.2系统可行性分析 73.2.1经济可行性分析 73.2.2技术可行性分析 7 83.3系统流程分析 83.4系统用例分析 4情感分析基础理论 4.1情感分析定义 4.2常用技术与方法 5基于TF-IDF与SVM的情感分析 5.1TF-IDF特征提取 5.3实验与结果分析 6结合词嵌入与深度学习 6.1词嵌入技术介绍 6.2深度学习模型应用 Ⅱ6.3实验效果对比 7总结与建议 207.1研究工作总结 7.2研究成果应用 11.1研究背景与意义务的满意度，而商家则通过分析这些评论，优化产品质量研究热点。卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)等深度学习模型，尤情感分类模型。具体来说，本文首先结合传统的TF-IDF与支持向量机(SVM)方法网络(LSTM)对电商评论进行情感分类。通过对比不同方法的实验结果，评估其在2电商评论情感分析作为自然语言处理(NLP)领域的一个重要研究方向，近年来(如SVM、朴素贝叶斯)和深度学习方法。早期的研究主要依赖于情感词典和规则，等问题。随着机器学习和深度学习的发展，越来越多的研究开始采用支持向量机 (SVM)、随机森林等方法进行情感分类，这些方法通过特征提取和模型训练，能和长短时记忆网络(LSTM)得到了广泛应用，尤其是在捕捉文本的上下文信息和长国内的研究起步相对较晚，但随着电商行业的蓬勃发展商评论的特点，一些研究提出了基于中文情感词典和语法并结合卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)等深度学习技术，取得了些挑战，如处理长文本、多义词和语境依赖等问题。随着深分析模型，自动识别电商评论中的情感倾向，帮助商家和消费者做出更精确的决策。首先，本文将介绍基于传统机器学习方法的电商评论情感分析。通过使用为数值型特征向量。随后，利用支持向量机(SVM)模型进行情感分类。通过调整SVM的核函数，优化模型性能，提高分类准确率，从而为电商平台提供基础的情感3训练模型对评论中的词汇进行向量化处理，利用词嵌入技术捕捉词汇间的语义关系。随后，采用卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)等深度学习模型，对最后，本文将设计并实现一个基于Django作，而用户则可以查看和管理京东评论数据。系统提供可视化管理界面、数据备份、42系统关键技术及工具简介B/S结构就是指系统客户端与服务器分离，客户端通过浏览器访问服务端进行操作。B/S结构目前广泛应用于绝大部分系统搭建中，这种结构摒弃C/S结构客户端服务端不分离的缺点，具有更多的优势：(1)跨系统性：B/S的标准由标准化组织确立，适用于绝大多数的系统搭建，通用于应用之间。(2)低维护成本：客户端和服务器端分离，减轻了两端的压力，尤其是客户端，对客户端设备，硬件、软件要求都比较低，并且系统需要升级或维护时，只需要在服务器端升级或维护就可以，使相应的费用减少。Python是由荷兰数学和计算机研究学会的吉多·范罗苏姆于20世纪90年代设计的一款高级语言。Python优雅的语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为许多领域脚本编写和快速开发应用的首选语言。Python相比与其他高级语言，开发代码量较小，代码风格简洁优雅，拥有丰富的第三方库。Python的代码风格导致其可读性好，便于维护人员阅读维护，程序更加健壮。Python能够轻松地调用其他语言编写的模块，因此也被成为“胶水语言”。Python的应用场合非常广泛，在科研领域中，可以用Python训练人工智能模型，也可以对实验数据进行数据分析。在生活中，Python提供了很多优秀的、开源的Web开发框架，例如Django、Flask、Pyramid、Tornado等。知乎、豆瓣网、Youtube等知名应用都是由Python为基础进行开发的。相比于其他框架，Django有着更加丰富的插件，作为企业级框架也很好上手，适合本次开发。此次系统是开发一个Web应用，采用Django框架，将在下一节进行具体介绍。本次开发选用的是Python3.6.4版本。数据库在软件项目中扮演着操作管理数据的角色同时还能够保证数据的独立性、一致性和安全性，并为系统访问数据提供有效方式不仅如此数据库还能大大减少程序员开发程序时间。在日常能够接触实用的一般有两类数据库，一类是以(Oracle,DB2,SQLServer,MySQL)为代表的关系型数据库和以(NoSql、MongeDB)为代表的非关系型数据库，两类数据库各有各的优缺点。5大家常用的其他关系形数据库系统大多是MySQLAB公司开发的，其中MySQL也是由这家开发的，所应用的分布式数据库管理系统是客户机/服务器体系结构得益的API函数针对不同的语言(C,C++,JAVA等)来处理不同数据；为了更好地支持多种API,可跨数据库连接，国际化，数据库体积巨大等特点。简单的来说，MySql选用MySQL作为数据库的其中一个原因就是支持多线程，支持多线程的特点为方式多样包括但不局限于TCP/IP、ODBC和JDBC等途径；但是没有东西是完美无缺的，即便MySQL也如此，虽说它有着众多优点但其功能不够强大，规模也相对较小，无法应对大型数据哭的处理。但是对于本系Django用Python编写，属于开源Web应用程序框架。采用(模型M、视图V6系统需求分析将明确系统的基本功能模块及其对应的功能实现，包括管理员和用户的不同操作权限。同时，还将讨论系统在处理大规模评论数据时的性能要求，确保情感分析能够在实际应用中稳定高效地运行。此外，系统的安全性、可扩展性和用户体验等非功能需求也将是需求分析的重要部分。通过全面的需求分析，本文为后续的系统设计与实现提供了清晰的方向和依据。3.1系统整体分析及设计原则在电商评论情感分析系统的设计过程中，首先需要从整体上进行系统架构的分析，并遵循一定的设计原则，以确保系统的功能完备性、稳定性和可扩展性。以下是系统整体分析及设计原则的具体内容：该系统主要面向电商平台的管理人员和用户，系统分为两个主要角色：管理员和用户。管理员负责对系统的整体管理，包括数据管理、评分预测、数据分析等，而用户则主要进行评论数据查看和情感分析结果的查询。系统整体架构包括前端、后端和数据库三个层次：前端：采用基于Vue框架的Web前端，用户通过浏览器访问系统界面，进行数据查询、情感分析结果查看等操作。管理员可以通过可视化面板管理评论数据，查看分析报告。后端：后端采用Django框架，负责业务逻辑的实现，包括数据管理、情感分析模型调用、用户权限管理等。后端将提供API接口，供前端与数据库进行交互。数据库：使用MySQL数据库存储评论数据、用户数据、情感分析结果以及系统日志等信息。数据库的设计需保证数据的高效存取和安全性。在系统设计过程中，需遵循以下几个核心原则：1.模块化设计系统功能应分为多个模块，每个模块独立完成特定的任务，如数据管理、情感分析、用户权限管理等。模块化设计不仅能够提高系统的可维护性和可扩展性，还能增强系统的可复用性。2.用户友好性系统的界面设计需简洁直观，操作流程清晰，保证用户能够轻松使用系统的7电商平台的数据量庞大，因此系统必须具备高性能的数据处理能力，特别是4.安全性设计防止非法访问或数据泄露。此外，评论数据和情感分析结系统设计应易于维护和升级，代码模块清晰、注释完善，方便开发人员进行后期优化和修复。同时，应定期备份数据，确保系统3.2系统可行性分析本系统的开发主要是为了提升个人的专业技能与设计能力，而非追求商业效开发需求。此外，系统所需的软件工具和框架，如Django、Python、MySQL等，都Django框架进行后端开发，Django是目前流行的Web8的灵活性和良好的用户体验。深度学习模型方面，卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)是目前自然语言处理任务中常用且成熟的模型，结合Word2Vec预训练词向量，能够有效地进行评论情感分析。因此，系统的技术方案是可行的，可以依靠现有的技术栈和模型来完成开发任务。操作可行性分析主要从系统的易用性和用户操作的便利性角度进行评估。系统界面将设计简洁直观，确保用户在使用过程中能够轻松上手。管理员和用户的操作界面将根据权限分配进行区分，管理员将拥有更多的管理功能和配置选项，而普通用户主要用于查看和管理评论数据。系统将提供可视化的管理界面和数据分析报表，便于管理员查看和处理数据。系统的操作流程将尽量简化，避免复杂的操作步骤，提高使用效率。对于系统的日常使用，用户只需要基本的计算机操作技能即可系统具有良好的可用性，能够满足用户在实际使用中的需求。3.3系统流程分析登录模块有许多规则，这些规则是用来限制用户权限的，用户进入系统前要进行登录，登录成功后方可对相关权限的操作。登录流程如下所示。9否存在用户名是否—重新登录一否一否图3-1系统登录流程图名并同时输入新用户的其它信息，添加新用户到数据库时会先验证数据是否完整，信息都正确且完整时，返回并刷新用户列表；信息不正确时，会返回输入信息的那一步。开始开始查询新用户名/姓名已存在查询用户表判断已有该用户名/姓名不存在添加用户名称、真实姓名、密码、确用户类型查询用户表验证输入信息是否正确刷新用户列表结束图3-2添加新用户流程图为细致的，结合系统中人员的有关分配，能够从细节上描绘出系统中有关功能所完成的具体事件，确切的反映出某个操作以及它们相互之间的内部联系。其中参与者就是和系统能够发生交互的外在实体，一般可以指系统的某个用户。一个用例图就能对应出系统中的一个功能过程，系统中完整的功能都是由不同的用例图所组成的。系统用例图下所示。京东评论数据管理管理员图3-3管理员用例图主页主页京东评论数据管理个人中心用户图3-4用户用例图情感分析(SentimentAnalysis),也称情绪分析或情感倾向分析，主要是通过对文本进行处理，识别其中所包含的情感信息。随着自然语言处理(NLP)技术的发展，情感分析已经成为文本分析中的重要组成部分，广泛应用于社交媒体监控、电商评论分析、品牌舆情分析等领域。本章将深入探讨情感分析的基本理论，并介绍一些常用的技术与方法。情感分析指的是通过计算机算法，识别和提取文本中的情感信息，通常是指情感的极性(正面、负面、中立)或情感的强度。情感分析的目标是从文本中挖掘出隐含的情感态度，例如对产品、服务、品牌的评价，以及消费者的情绪倾向等。情感分析可以通过不同的维度进行细分，主要包括以下几类：1.极性分析：判断文本情感的极性是正面、负面还是中立。2.情感强度分析：评估情感的强度，哪种情感比其他情感更强烈。3.情感分类：将文本分为不同的情感类别，例如愉悦、愤怒、悲伤等。情感分析技术一般涉及文本预处理、特征提取、情感模型训练和分类等步骤，最终生成情感预测结果。情感分析可以通过多种技术和方法实现，常见的技术包括基于词典的分析、机器学习方法和深度学习方法。1.基于词典的情感分析这种方法通过预先构建情感词典，将文本中的词汇映射到情感极性标签上。词典通常包含积极词、消极词及其权重，通过统计文本中这些词汇的频率，推断文本的情感极性。优点是实现简单，计算开销较小，但缺点是无法处理词汇的上下文语义和多义词问题。2.传统机器学习方法传统机器学习方法通过构建特征向量来表示文本，常见的特征提取方法包括词袋模型(BagofWords,BoW)和TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)。常用的机器学习分类算法包括支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NaiveBayes)、决策树等。这些方法通过训练样本数据集来学习分类规则，较好地处理了文本数据中的特征。3.深度学习方法随着深度学习的发展，基于神经网络的情感分析方法逐渐占据主流。常见的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)。CNN在情近年来，BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTra预训练语言模型在情感分析中得到了广泛应用。BERT通过双向Transformer架构，能够捕捉文本中的深层次语义信息，适用于各种NLP任务，包括情感分析。1.简短而多样化电商评论通常简短，且语言多样，评论内容涵盖了消费者的实际体验、情感2.包含大量的口语化和非标准语言电商评论中常常包含许多口语化的表达、俚语、拼音缩写以及表情符号等，电商评论中的情感倾向往往依赖于评论的上下文。例如，同一个词汇在不同4.情感表达多样5.大量的无效信息电商评论中有很多无关信息，如重复的评价、广告内容、机器生成的垃行有效的文本预处理，去除无关的噪声数据。总体而言，电商评论情感分析需要处理多样的文本结构、丰富的情感表达和上下文的依赖性，因此需要综合运用多种技术手段，提升情感分类的准确性。5基于TF-IDF与SVM的情感分析本章介绍了基于TF-IDF特征提取和支持向量机(SVM)模型的电商评论情感分TF-IDF(词频-逆文档频率)是一种常用的文本特征提取方法，在电商评论情感分析中，TF-IDF用于提取评论中的重要词汇。通过计算每个词在评论中的出现频率词汇。TF-IDF算法的优势在于，它不仅能够捕捉到评论中频繁出现的关键词，还能5.2SVM模型构建支持向量机(SVM)是一种常用于分类问题的监督学习算法，在电商评论情感分析中表现优异。SVM通过找到最优的决策边界来区分不同类别的评论。在本研究中，我们将基于TF-IDF提取的特征输入SVM模型，进行正面和负面情感的分类。据点之间的距离最大化。为了提高模型的分类能力，我们采用了不同的核函数(如线性核和径向基核),来处理文本数据中的复杂模式。通过优化核函数的选择和调整SVM的参数(如正则化参数),我们可以进一步提升模型的性能，减少过拟合现象，为了验证基于TF-IDF与SVM的情感分析方法的有效性，本研究进行了多个实验。实验数据集包含来自电商平台的评论数据，这些评论已经标注了情感标签(正面或负面)。通过对这些评论的TF-IDF特征提取和SVM分类模型的训练与测试，我在实验中，我们首先通过TF-IDF提取电商评论中的关键词特征，接着将这些特核)以及正则化参数后，我们发现SVM模型能够较好地对电商评论进行情感分类，尤其是在使用RBF核函数时，模型表现出了较好的准确性和稳定性。与传统的线性核SVM模型相比，RBF核SVM在处理非线性问题时表现得更为优异，能够有效提高情感分类的准确度。此外，实验还表明，在处理电商评论这类具有多样性和复杂性的文本数据时，TF-IDF特征提取与SVM结合能够较好地捕捉到评论中的情感信息，并进行准确分类。尽管如此，模型在处理某些情感表达模糊、带有双重否定或语境复杂的评论时，依然存在一定的局限性。因此，在未来的工作中，可以考虑结合更多上下文信息，进一步优化模型的情感分析能力。综上所述，基于TF-IDF与SVM的情感分析方法在电商评论情感分类任务中表现良好，为电商平台提供了有效的情感分析工具。在实际应用中，随着更多复杂情感分析需求的出现，结合其他深度学习技术或语境建模的方式，可能会进一步提升该方法的性能和应用范围。本章将深入探讨结合词嵌入技术与深度学习模型进行电商评论情感分析的应首先介绍词嵌入技术如何帮助转换文本数据为适合深度学习探讨深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM),如何通词嵌入(WordEmbedding)技术通过将词语转换为稠密的、固定大小的向量，能够捕捉到词语之间的语义关系和上下文信息。与传统的基于TF-IDF等方法不同，词常见的词嵌入方法包括Word2Vec和GloVe。W向量将作为输入传递给深度学习模型(如CNN或LSTM)进行情感分类。与传统的特征提取方法(如TF-IDF)相比，词嵌入能够更好地处理同义词、语境变化等问题，深度学习技术，尤其是卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM),卷积神经网络(CNN):CNN最初被应用于图像识行局部感知，并利用卷积层提取文本的局部特征。通过多个结合词嵌入与CNN或LSTM模型，可以使模型更加准确地理解评论的上下文和语义，从而提高情感分析的效果。为了评估结合词嵌入与深度学习模型的情感分析效果，我们设计了实验并与传统的TF-IDF+SVM方法进行对比。实验使用了来自电商平台的真实评论数据，数据集包括标注了情感标签的评论(正面或负面)。实验设置：数据预处理：评论文本首先经过分词、去除停用词和标点符号的清洗过程，然后利用Word2Vec模型训练得到每个词的词向量。模型训练：我们分别训练了基于词嵌入的CNN和LSTM模型，并与基于TF-IDF特征的SVM模型进行对比。每个模型都在相同的训练集和测试集上进行验证。实验结果：经过对比实验，我们得到了各个模型在情感分析任务中的表现：基于TF-IDF+SVM模型：该方法在情感分类任务中的准确率约为85.1%,但其对复杂的情感表达(如含有否定词或双重否定的评论)处理能力较弱。基于词嵌入+CNN模型：该模型的准确率为89.3%,在情感分类中表现出了较好的效果，特别是在提取评论的局部特征方面有优势。基于词嵌入+LSTM模型：该模型的准确率为91.2%,相比CNN表现更好，尤其是在处理长评论和捕捉情感波动时具有更强的能力。结果分析：1.准确性：基于词嵌入的深度学习模型(CNN和LSTM)显著优于传统的TF-IDF+SVM方法，尤其是在处理复杂的情感表达时，深度学习模型能够更好地捕捉到评论中的细微情感变化。2.模型优势：CNN在提取局部特征时表现较好，能够有效识别评论中的短期情感波动；而LSTM则在处理长文本和捕捉长时间依赖关系上表现突出，适合电商评论中常见的复杂情感模式。3.应用前景：结合词嵌入和深度学习模型的情感分析方法在电商评论分析中展现出更强的适应性和鲁棒性，能够有效提高情感分类的准确度，尤其适用于处理大规模评论数据。综上所述，结合词嵌入与深度学习模型的情感分析方法在电商评论情感分类任务本文介绍了基于TF-IDF特征提取和支持向量机(SVM)分类模型的情感分析框本文探讨了基于词嵌入技术(如Word2Vec)和深度学习模型(CNN和LSTM)最终，通过对比实验，结合词嵌入与深度学习模型(特别是LSTM)表现出更好1.电商平台客户反馈分析：基于本研究的情感分析模型，电商平台可以自动化2.消费者购买决策支持：消费者可以通过分析评论中的情感倾向，迅速了解其3.舆情监控与品牌管理：通过对电商平台上大量评论的情感分析，商家可以实4.精准广告与个性化推荐：情感分析结果可以与用户行为数据结合，帮助电商习技术(如BERT、Transformer等),提升情感分析的准确性和鲁棒性。[1]国显达.基于深度学习的在线评论情感分类及负向评论挖掘[D].大连理工大学，2019.[2]崔滕.基于深度学习的电商用户评论情感分析[J].电脑知识与技术，2023,[2025-04-01].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.14[5]陆佳涣.基于机器学习的电子商务产品评论情感分析研究[D].杭州电子科技大[6]沈芬.基于SVM的电商评论文本情感倾向性分析[D].燕山大学[2025-04-01].[8]王涛，周艺雯.基于机器学习的UGC数据分析模型及应用实践[J].《微型电脑应用》.2021.DOI:10.3969/j.issn.1007-757X.2021.06.049.[9]苏虎.基于文本挖掘的电商用户评论情感分析——以电热水器为例[D].中南财经政[10]马远，计算机技术.面向商品评论的细粒度文本情感分析研究与应用[D].南京邮电大学[2025-04-01].工程理论与实践》.2020.DOI:CNKI:SUN:XTL