【摘 要】
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在"互联网+"和"中国制造2025"的影响下,传统制造业的销售和制造模式处于深刻变化和调整之中。探索这种变化的规律是历史赋予制造业人员和科研人员的伟大使命。为研究如何提高
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在"互联网+"和"中国制造2025"的影响下,传统制造业的销售和制造模式处于深刻变化和调整之中。探索这种变化的规律是历史赋予制造业人员和科研人员的伟大使命。为研究如何提高制造企业的竞争力,本文在分析了生产中的用户反馈环节后发现制造企业普遍没有实时了解用户反馈的渠道。针对这一现象,本文以互联网上的产品用户评论为切入点进行研究,主要包括以下三个方面:1.设计了一种基于元素定位的数据采集方法。在Selenium、Hibernate两个工具的基础上,提出了XPath + ClassName的定位方式。试验结果表明,本文的算法使采集数据的准确率及召回率都达99%;2.以最大概率链原理改进了Rwordseg分词算法,并加强了分词词库的实用性,使分词错误率减小了2/3。在分词的基础上,分析了DF、IG、χ2和MI四种特征提取方法的原理,并比较它们的计算量后,以DF词频法实现了文本的特征提取;3.提出了一种基于逐级词性匹配的情感分析方法,分析了不同词性对语句情感的影响,并做了相应的情感分值计算。在此基础上建立文本语句的表示模型,最后得出比平台"★"标打分方式更为准确、细致的情感量化结果。本文开发的数据挖掘系统能够帮助制造企业实时提取用户反馈意见,及时反应产品的用户体验情况,预见能有效的提高产品的销售量,同时也为消费者提供了一种购买的依据。
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