如何更好地利用来源错综复杂的数据,给企业带来相应效益是各企业亟待解决的问题。文章以京东商城空调类家电产品的用户评论数据为主要分析源,对用户行为数据进行文本挖掘找出用户的真实需求。对抓取的用户评论数据进行语义识别和词频统计,完成原始数据的去噪、降维等数据清理;建立商品目标集的特征属性表和概率模型,对待研数据进行聚类分析;最后,对聚类的结果进行时间序列分析,从而获得较有价值的结论,形成基于用户评论数据的建议、推断和决策。
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