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目前，對用戶評論的研究，主要采用的是樸素貝葉斯算法。然而，樸素貝葉斯算法需要大量的人工標注，并且在對文本進行分析時，只能判斷文本的極性，無法分析文本中包含的產(chǎn)品特征。而Rob等人利用能量模型對音樂進行聚類，發(fā)現(xiàn)它比其他算法有更好的效果，能夠明顯區(qū)分各個類別的邊界。為此本文在LinLog能量模型的基礎上，選取對用戶評論進行分析，挖掘其中潛在的信息。發(fā)現(xiàn)用戶需求，為用戶選購和廠商改進商品提供參考。本研究的所有數(shù)據(jù)均采集自京東商城，其中iphone 6手機的評論569條，三星892條，華為2068條，小米1069條。主要對三星、蘋果、華為和小米的手機評論進行了數(shù)據(jù)分析。
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