豆瓣评论

随着人们对合法促销的在线产品评论的兴趣日益浓厚，欺诈性评论也随之增加。然而，除了用于初步欺诈检测的算法外，门户网站在发现欺诈性评论后的管理策略仍然鲜为人知。探讨了消费者如何应对潜在的欺诈性评论，以及评论门户如何利用这些知识制定更有效的欺诈管理策略。我们将来自信任文献的理论发展与随机实验以及来自Yelp的大数据统计分析相结合，发现当门户网站同时展示欺诈性评论和非欺诈性评论时，消费者倾向于增强对信息的信任，这与常规审查可疑评论的做法相反。欺诈性评论对消费者决策的影响与产品质量初始评估的不确定性相关，进一步推动了决策启发式分析的案例。

景区评论_内含日期，景区，评论内容属性中的文章，以清理无意义的标点符号为优化目标，使用同义词替换和句式调整技巧，确保原文信息的保留，同时增强原创性。

自然语言情感分析主要应用于微博评论，通过算法识别用户情感倾向，帮助了解公众情绪动态。利用机器学习模型，系统能高效分类情感类别，提高数据处理效率。

中文景区评论的评论_中文景区评论.ipynb挺适合做文本清洗和情感入门。文件结构清楚，流程也算顺，尤其是分词和去停用词那块，代码还挺干净，直接跑基本没坑。 用的还是jieba来切词，配合pandas做表格清洗，效率还可以。对评论字段的也比较细，比如把景区名、评论时间、评论内容都分开，适合后续拿来做模型训练或者主题提取。 如果你是做旅游行业数据的，这份资源可以直接拿来练手，也能改造出不少场景，比如口碑、游客偏好挖掘之类的。如果再配合像ACRA 的评论挖掘，或者Hadoop 的情感，玩法就更多了。 注意一点，中文评论预的时候，有些特殊符号和表情得自己手动清洗下，原始数据里会混进点乱码。不过整体上不

基于 Hadoop 的豆瓣影评项目，挺适合想用大数据玩点实战的你。它把豆瓣电影评论数据搬进了 HDFS，用 MapReduce 搞，比如词频统计、情感判断这些，思路清晰，代码不难，跑起来还挺快。还有 Hive、Pig 这些辅助工具，用 SQL 风格写逻辑，轻松多了。想看看哪些电影口碑最好、用户都在聊啥，这项目能帮你挖不少料。

携程的评论页结构还挺规整的，用 Python 写个爬虫抓评论其实不难。这份代码就是干这个的，逻辑清楚，模块也拆得比较利索。用的是requests加正则文本，再配合json解析，响应也快，代码也简单，挺适合你快速上手做数据采集。 评论内容分页加载？没关系，代码里已经了翻页逻辑。抓下来的内容可以直接转成结构化数据，接到你自己的脚本上也方便。你要是想用在机器学习里做情感，这个就比较省事了。 而且哦，它没用什么复杂的框架，全程纯 Python，配个环境就能跑。如果你比较熟 Hadoop，可以搭到自己的数据平台上跑大批量。 顺带给你几个相关链接，像GitHub 项目评论的爬虫和情感预测代码，都挺有参考价

豆瓣的图书信息爬虫，结构清晰、注释到位，运行顺畅。用的是Python写的，适合刚上手爬虫的你。嗯，基本上就是填个关键词、跑个脚本，数据就到手了。像requests配合BeautifulSoup，响应也快，解析也方便。要是你再加点pandas，效果更赞。

本教程演示如何使用 Java 爬取豆瓣电影数据并通过文件流存储到本地。

利用豆瓣的电影数据，分析各国家、地区和类型在不同时间段内的评分和数量，探索它们之间的关联性。重点比较世界电影与中国电影以及中国大陆与港台电影之间的差异，揭示各参数对评分的潜在影响。数据来源于豆瓣平台，本分析仅展示客观数据，呈现各类电影间的多样性与趋势。

Coursera 的课程评论数据集挺有意思的，适合用来做一些关于课程评价的研究。数据集包含了来自 Coursera 的 10 万多条课程评论，基于评分将评论划分为积极、积极、中性、负面和差五个等级。对于研究不平衡数据集的同学，这个数据集还挺有挑战的哦。你可以通过review.tsv文件查看单条评论和评分，也可以用reviewbycourse.tsv按课程 ID 查看评论分组。如果你要类似的评论分类问题，这个数据集会帮到你。如果你有兴趣深入了解，还可以参考一些相关文章来优化你的算法和模型，例如PCBoost和libsvm的使用。