企业官网建设流程全解析

题目

：

基于朴素贝叶斯电商评价数据情感分析与预测

学院

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人工智能学院

专业

：

数据科学与大数据技术

班级

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大数据技术21-2

学生姓名

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学 号

：

215150302050

指导教师

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闫建薇（副教授）

完成时间

：

2024年12月28日

一、工作任务的进展情况

（一）已完成的任务

1.用户管理模块

实现了用户的注册和登录功能，并集成了角色权限管理，区分了普通用户和管理员的访问权限。

2.数据查看与搜索模块

完成了商品评论数据的查看和搜索功能，支持按关键词、时间范围等维度进行数据检索。

3.数据处理与分析模块

利用Pandas对商品评论数据进行了全面清洗、预处理，并执行了特征工程，有效提升了数据质量和分析效率。

二、工作中遇到的问题及改进措施

（一）遇到的问题

1.朴素贝叶斯算法情感分类精度不足

2.数据库连接性能不足

（二）改进措施

1.与情感相关的特征是指那些能够体现文本情感色彩的信息，比如词汇的情感极性（正面、负面）、情感词汇的频率、文本中的感叹号或问号数量（通常与情感强度相关）、特定情感词汇的出现（如“喜欢”、“讨厌”等）、以及文本中表达情感倾向的短语或句子结构等。通过引入这些特征，可以丰富朴素贝叶斯算法处理的信息量，从而提高情感分类的准确性。

2.通过优化数据库查询语句，减少不必要的字段查询，以及采用连接池技术，有效提升了数据库连接和查询性能。

三、下一步工作计划

（一）未完成的工作

1.预测模块

开发基于历史评论数据的情感倾向预测功能，利用SVM模型预测未来商品评价的情感趋势。

2.可视化分析模块

集成Echarts图表库，实现商品评论数据的多样化可视化展示，包括情感分布图、关键词词云图等，增强数据分析的直观性。

3.后台管理模块

构建全面的后台管理系统，实现管理员对商品评论数据的增删改查操作，并提供数据导出、日志查看等实用功能。

跟自己的开题和任务书核对下，看是否有未完成也未写在里面的。你做的是评价数据，是否已完成建模前的预处理工作，比如分词、词向量化等工作。

学生签名： 日期：2024年1月5日

指导教师意见：

内容要求：指导教师意见要详细、具体，有针对性，包括学生论文（设计）的前期工作中存在的问题，指导教师对下一步工作的指导意见和工作安排，100字以上；

格式要求：中文宋体，英文Times New Roman字体，五号字、1.5倍行距，首行缩进2字符。签字、日期均需手写。填写时删除此注。

指导教师签名：

2024年1月6日

系/教研室意见：

（内容及格式要求：50字以上，指导教师意见、系/教研室意见需在同一页上，签字、日期均需手写，填写时删除此注）

负责人签名：

2024年1月8日