数据挖掘

目录 1.项目背景 2.数据集介绍 3.技术工具 4.实验过程 4.1导入数据 4.2数据预处理  4.3词云图可视化 4.4为LDA模型训练准备数据 4.5确定主题个数K 4.6LDA模型训练 4.

目录 1.项目背景 2.数据集介绍 3.技术工具 4.实验过程 4.1加载数据 4.2创建训练集与测试集 4.3基于用户的协同过滤 4.4基于项目的协同过滤 4.5基于模型的协同过滤 5.总结 1.项

目录 1.项目背景 2.数据集介绍 3.技术工具 4.实验过程 4.1导入数据 4.2数据预处理 4.3分词处理 4.4词云可视化 4.5构建语料库 4.6词向量化 4.7构建模型 4.8模型评估 4

目录 一、实验背景 二、相关算法 2.1Word2vec 2.2支持向量机 2.3随机森林 三、实验数据 3.1 数据说明 3.2评价标准 四、实验步骤 五、实验结果与分析 5.1 SVM模型评估结果

目录 1.项目背景 2.数据集介绍 3.技术工具 4.实验过程 4.1数据探索 4.2数据预处理 4.3标记文本 4.4创建N-gram序列 4.5填充序列 4.6词嵌入 4.7模型设计 4.8回调

目录 1.项目背景 2.数据集介绍 3.技术工具 4.实验过程 4.1导入数据 4.2数据探索 4.3数据预处理 4.4基于人气的推荐系统 4.5基于协同过滤的推荐系统 5.总结  1.项目背景   

目录 一、实验背景 二、实验内容及数据 2.1数据来源 2.2变量描述 三、数据处理 3.1导入模块和数据 3.2数据清洗 四、构建模型 4.1导入模块和数据 4.2变量转换 4.2建立模型 五、模型

随着电子商务的蓬勃发展，电商平台上产生了海量的文本数据，包括商品描述、用户评价、客服对话等。这些文本数据包含了丰富的信息，对于电商企业而言，能够充分挖掘这些信息将有助于提升用户体验、优化产品推荐、改进