详细介绍了使用requests库获取网页数据的过程，包括从打开商品评价页面、抓包分析找到评论接口，到处理cookie参数、解决cookie字符串解析问题，以及设置正确的编码以成功获取评论数据，分享了实际操作中遇到的问题及解决方法，强调了经验积累和思考过程的重要性

精品--本科毕业设计，基于机器学习的商品评论分析系统

爬取京东上的商品评论的爬虫源码。可以粘贴到神箭手云爬虫上直接跑。

经多个数据集整理而成，可直接用于训练的商品好评差评数据集，含一下分类：零食,书籍,计算机,手机数码,热水器,酒店,手机,洗发水,牛奶,衣服,平板,水果,公共有6.8w条

基于机器学习的商品评论情感分析——毕业设计项目.zip从淘宝爬取评论 使用Selenium模拟真实登录行为，并爬取数据。 数据清理 如果文本中有“666“，”好好好“等无用词语，去掉评论中的标点符号。 分词 使用jieba精确模式进行分词，构造词典 将词汇向量化 创建词语字典，并返回每个词语的索引，词向量，以及每个句子所对应的词语索引 分类模型对比 SVM vs LSTM 基于机器学习的商品评论情感分析——毕业设计项目.zip从淘宝爬取评论 使用Selenium模拟真实登录行为，并爬取数据。 数据清理 如果文本中有“666“，”好好好“等无用词语，去掉评论中的标点符号。 分词 使用jieba精确模式进行分词，构造词典 将词汇向量化 创建词语字典，并返回每个词语的索引，词向量，以及每个句子所对应的词语索引 分类模型对比 SVM vs LSTM 基于机器学习的商品评论情感分析——毕业设计项目.zip从淘宝爬取评论 使用Selenium模拟真实登录行为，并爬取数据。 数据清理 如果文本中有“666“，”好好好“等无用词语，去掉评论中的标点符号。 分词 使用jieba精确

毕设新项目 基于SVM和LSTM实现的购物平台商品评论情感对比分析毕设源码+数据集+模型+项目说明.7z 【项目介绍】 使用Selenium模拟真实登录行为，并爬取数据 数据清理 将词汇向量化 使用jieba精确模式进行分词，构造词典 创建词语字典，并返回每个词语的索引，词向量，以及每个句子所对应的词语索引 分类模型对比。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的机器学习、深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

comment.csv

截止2012年10月份在Amazon网站上568454条食品评论数据，包括用户、评论内容、评论食品、食品评分等数据，数据来自Kaggle.com。

Amazon 无锁手机评论数据是一个商品评论数据，抓取了40万条亚马逊网站上无锁移动手机的价格、用户评分、评论等数据。

酒店系统java源码 Sentiment-Analysis 本项目主要内容说明 本项目是基于java实现的本科毕设。首先从亚马逊中文网站爬取了关于“手机”的评论，然后对其进行情感分类。使用用户标记的星级作为情感类别，将这些评论分为了3类（与星级对应关系为1-{1,2},2-{3},3-{4,5}）和5类（与星级一一对应）。预处理包括字符处理（包括全角转半角、过滤无关符号，主要为了避免特征稀疏）以及发现新词、分词、删除停用词，使用的主要分类方法是朴素贝叶斯，特征选择方法包括信息增益（Information Gain，IG）和文档频率（Document Frequency，DF）以及它们的结合。 分类效果：对亚马逊评论三分类F1值效果为 79.72%, 五分类效果为 63.63%。为了进一步检验，使用本文分类器对tanh松波酒店评论进行二分类，使用信息增益筛选特征，最好情况下， precision、 recall、 F1 值分别达到了 85.89%、 82.33%、 84.07%. 本项目又进一步增加了卡方统计和互信息的特征选择方法，并进行了对比分析。以此为基础，在《计算机应用》发表了。并