基于美團外賣用戶在線評論的情感分析研究

王升盈

摘 要：以美團外賣為研究平臺，爬取美團外賣用戶數據，對數據進行預處理，利用百度AI開放平臺進行情感分析得到評論數據的情緒值，在此基礎上檢驗評論數據的情感傾向和打分評價的相關性，并進一步了解在不同等級的城市中消極情緒是否有差異，以及一些門店消極情緒高于積極情緒的原因。最后根據分析的結果對商家、消費者和美團平臺提出合理性的建議。

關鍵詞：在線評論；情感分析；關鍵詞云圖

中圖分類號：F27 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.23.030

1 引言

隨著信息的高速傳播，社交網絡的快速發展已經滲透到人們生活的各個方面，越來越多的用戶傾向于在公眾平臺上表達自己的觀點、態度和情感。互聯網的各大平臺為網民發表評論、交換觀點提供了極大的便捷，也給人們做選擇提供了參考方向。評論信息對消費者的選擇和商業組織的決策都有重要的意義。一些學者開始了對這些評論數據的情感傾向進行研究，運用不同的算法和模型對文本評論進行情感分類。張膂采用邏輯斯蒂回歸算法對餐飲評論數據進行情感分類，馬松岳，馮莎分別對豆瓣電影評論數據進行情感分析研究，石強強、趙應丁和楊紅云對基于SVM方法對酒店評論數據進行情感分析。

目前對文本情感分析的研究很多，比如對電商產品、微博熱門事件、熱門電影等情感傾向研究，對餐飲方面的情感分析研究比較少，并且都是對評論文本挖掘技術的討論。基于此本文主要是對情感傾向的結果展開研究，根據得到的結論對用戶、商家和美團平臺提出合理建議。……