【摘 要】
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为了帮助商家了解用户需求和产品问题，进一步提升产品和服务质量，对vivo手机评论数据进行基于关键词的词云图分析、社会语义网络分析、舆情时间序列可视化分析，挖掘用户关注焦点与手机特征的内在联系和用户情感倾向趋势；然后对评论数据进行基于LDA的主题特征分析，继而提出一种基于Word2vec和SVM、LDA的混合算法模型，挖掘用户正向和负向情感评论的潜在主题，得到不同情感倾向下用户对vivo手机不同方面
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为了帮助商家了解用户需求和产品问题，进一步提升产品和服务质量，对vivo手机评论数据进行基于关键词的词云图分析、社会语义网络分析、舆情时间序列可视化分析，挖掘用户关注焦点与手机特征的内在联系和用户情感倾向趋势；然后对评论数据进行基于LDA的主题特征分析，继而提出一种基于Word2vec和SVM、LDA的混合算法模型，挖掘用户正向和负向情感评论的潜在主题，得到不同情感倾向下用户对vivo手机不同方面的反映情况。分析结果表明，基于混合算法的挖掘结果比基于关键词的可视化分析、基于LDA的主题分析更清晰，更具准确性，为商家提供的建议更有意义。
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