本文目的很明确：手把手教你使用 DApp 开发框架 Embark 构建一个去中心化百度贴吧（文末附 GitHub 地址），主要包括以下 3 部分：
由于今年新冠疫情，电影院也是在最近一段时间才“解封”，《八佰》算是“开年”截止目前热度最高的电影了。朋友圈很多人看完容易沉浸在其气氛中、激发心中的民族感，当然也有一些网友持负面看法。那究竟大家都在有着什么样的观后感呢，我们来通过评论数据看看给予不同评分的观众都怎么说吧。
基于前面的知识，我们已经可以使用Django框架来完成Web应用的开发了。接下来我们就尝试实现一个投票应用，具体的需求是用户进入应用首先查看到“学科介绍”页面，该页面显示了一个学校所开设的所有学科；通过点击某个学科，可以进入“老师介绍”页面，该页面展示了该学科所有老师的详细情况，可以在该页面上给老师点击“好评”或“差评”；如果用户没有登录，在投票时会先跳转到“登录页”要求用户登录，登录成功才能投票；对于未注册的用户，可以在“登录页”点击“新用户注册”进入“注册页”完成用户注册操作，注册成功后会跳转到“登录页”，注册失败会获得相应的提示信息。
最近在做一款app的完善工作，其中，很重要的参考资料就是采集了电商购物平台的评论信息，并且对这些评论文本信息做分析，得到了用户对产品使用后最为真是的评价，也就明白了用户对产品满意与不满意的之处，于是价值就非常大了。这就类似于早期的问卷调查，但是由于这些评论数据的分析价值远高于问卷调查，更加客观、详细地说明了好在哪里，差在哪里，而这些正是商家改善产品设计的关键。。 本文希望从大量的评论信息中挖掘用户对手机的关注点，并探索哪些关注点可以真正影响用户对手机的评价，从而为厂商进一步改善产品提供思路。 一、数据说明
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简介：商品评论可以帮助购买用户更加了解产品，做出更优的购买决策，也可以帮助商家获知商品的优缺点，获取消费者的喜好。本次实验我们将学习中文商品情感判定，通过构建SVM模型和高斯朴素贝叶斯模型对商品评论进行分类。
简介：商品评论可以帮助购买用户更加了解产品，做出更优的购买决策，也可以帮助商家获知商品的优缺点，获取消费者的喜好。本次实验我们将学习中文商品情感判定，通过构建高斯朴素贝叶斯模型和SVM模型和对商品评论进行分类。
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1.NPS监控原理及意义 原理： 通过定期调研市场用户的净推荐值，牵引质量在具体领域的改进； 优势： 践行绝对的用户导向 以NPS为主线进行融合分析（将品牌影响力、产品销量、市场份额与历史数据表现联系起来）
转载来源：京东评价项目示例 大数据一直是一个很火的概念，在大数据中挖掘数据的价值，就是数据分析。之所以现在数据分析这么火，而且这么多人看好数据分析的前景，我认为是部分人或者企业已经享受到了数据分析带来的益处了。 我也尝试做数据分析的开发和学习，目前做的主要分析是抓取京东商城的评价信息，并且对评价信息进行数据分析。 目前分析的面包括： 生成好评的词云，并且获取关键字 生成中评的词云，并且获取关键字 生成差评的词云，并且获取关键字 分析购买该商品不同颜色的比例 分析购买该商品不同配置的比例 分析该商品的销售数量
最近F9上线，作为重温过多次《速度与激情》系列的我们，其实是满怀期待的，直到被这部“科幻片”&“超级英雄片”拉胯到毫无逻辑和夸张到极致的剧情给破防！
首页总评分评分两级分化严重，“差评”占主 在目前11463个评价中两级分化严重，“1星”占比最高为28.6%，其次为“5星”的25.4%。“好评”（5星、4星）占比为35.80%，“一般”（3星）为16.50%，“差评”（2星、1星）占比为47.80%。很明显，“差评”占了接近一半的比例。
2007年入职腾讯安全平台部，专注于各类互联网黑产研究，目前主要关注金融、云产品黑产研究。 了解黑产，正视黑产，打击黑产。——题记 纳尼，打差评也能赚钱？揭秘“差评师”黑产 网络敲诈勒索，几乎从互联网诞生的第一天起就存在了。从现实延伸到虚拟世界，敲诈勒索利用互联网的隐蔽性和便利性愈演愈烈，并且根据各式各样的线上业务发展出不同的形态，恶意投诉、广告恶意点击、DDoS攻击等勒索手段层出不穷。对于广大互联网企业主、创业者、网站站长来说，网络敲诈勒索是横着眼前的一道现实关卡。今天要说的，就是目前依附在电商平台上
最近大家讨论最多的就是《流浪地球》了，偶尔刷逼乎，狗血的事情也是层出不穷，各种撕逼大战，有兴趣的小伙伴可以自行搜索。
專 欄 ❈作者：布道，互联网运维负责人。负责公司和电商平台运维技术工作，带领团队在公司推行DevOps，践行“自动化、平台化、可视化”运维理念。目前主要关注几个方面：1.平台开发，作出更好用的工具平台提供开发同学使用，赋能开发提高提高效率；2.专家服务，例如：架构，Docker，私有云，CI/CD，容灾，性能，容量，安全等等；3.新技术，关注互联网新技术，不断更新和迭代运维技术。❈ 11月6日，湖南卫视已经开播被称作年度压轴的大戏“猎场”，迅速占领各大榜单，成为一部高热度的电视剧。但是在豆瓣上却形成了两极
对于神仙姐姐刘亦菲，估计很多码农都很喜欢，小编也非常喜欢她。从一开始的金粉世家里面的青涩的白秀珠，到天龙八部的神仙姐姐王语嫣，再到仙剑奇侠传里面的赵灵儿，后来挑战四大名捕里面的无情，演技也是越来越好。
作为商家，关心的事情是消费者给与的评价好坏，更进一步说，是关心差评，毕竟，好事不出门，坏事传千里，所以当有新的差评产生的时候，商家要第一时间收到通知并及时恰当的处理；同时，了解所有评价的整体变化趋势，比如好评率差评率，以及评论热门标签、整体情感倾向等等，对于商家的运营策略调整，也是非常重要的一环，以上这些凸显了商品评论监控对于商家的重要性。
昨晚，焚香、沐浴、更衣！怀着朝圣般的心情。就像灭霸一样！去看了妇联4的终局之战。不得不说，票价有点小贵，整体效果还算可以，就是剧情有点懵逼。中间眯了几下（时长真的有点长），本来想玩玩手机，环顾四周看大家都这么认真的样子，默默的收了起来，请原谅我这小白。
官网：https://www.djangoproject.com/ 博客：https://www.liujiangblog.com/ 本博客内容参考git：https://gitcode.net/mirrors/jackfrued/Python-100-Days 一些细节问题，大家可以查看git连接。本文主要的改变为把代码升级为django4.1版本。
有很多的三方库支持在Python程序中写Excel文件，包括xlwt、xlwings、openpyxl、xlswriter、pandas等，其中的xlwt虽然只支持写xls格式的Excel文件，但在性能方面的表现还是不错的。下面我们就以xlwt为例，来演示如何在Django项目中导出Excel报表，例如导出一个包含所有老师信息的Excel表格。
用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环，它包含了用户对产品的评论，不管是好的坏的，都将对我们产品的改进和迭代有帮助。另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本，因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析，对用户的评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥，网络公开数据的获取并不再是一个难题。简单点可以利用一些互联网的爬虫服务（如神箭手、八爪鱼等），复杂点也可以自己写爬虫。这里我们用爬虫来获取京东的评论数据。相对于亚马逊而言，京东比较坑。第一个坑是京东的反
用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环，它包含了用户对产品的评论，不管是好的坏的，都将对我们产品的改进和迭代有帮助。另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本，因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析，对用户的评论数据进行提炼和洞察。
2042, the Chinese football team won the world championship, the players lifted the World Cup, the photo should have 2042
今天是618购物节，辰哥准备分析一波购物节大家都喜欢买什么？本文以某东为例，Python爬取618活动的畅销商品数据，并进行数据清洗，最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中，名列前茅的商品是哪些？销售数据如何？用户好评如何？等等
◆ 一、开源项目简介 WCP 是一套BS架构的开源知识管理系统、知识库系统。它能提供团队知识库建设的一整套功能，从知识创建、知识更新、知识推送到知识评价、知识激励、知识统计以及基于以上功能权限控制等功能。 WCP开源版本采用springMVC、spring、hibernate框架实现主要架构功能，由lucene提供全文检索功能，并使用了其他若干主流开源项目。数据库管理系统默认使用mysql。可以部署在tomcat等主流中间件服务器上。 ◆ 二、开源协议 使用GPL-3.0开源协议 ◆ 三、界面展示 ◆
现在有一些订单的评论数据，需求: 将订单的好评与差评进行区分开来,将最终的数据分开到不同的文件夹下面去,其中数据第九个字段表示好评，中评，差评。0：好评，1：中评，2：差评。 根据我们之前学习的内容,大家可能第一时间想到的是自定义分区(不清楚的小伙伴们可以前往《MapReduce的自定义分区与ReduceTask数量》),但自定义分区后的程序运行的结果是数据保存在了同一个目录下的不同文件中。
商业智能时代已经全面到来，分析型人才的岗位数量在就业市场中呈现井喷式的增长。无论从事产品研发的工程师，还是从事产品推广的市场人员、人力资源的财务会计人员，都需要掌握数据分析技术，否则很有可能被人工智能时代替代。 “工欲善其事，必先利其器”。当前，R和Python等开源软件方兴未艾，但是这类软件学习曲线缓慢，使很多初学者的热情在进入数据分析的核心领域之前就消失殆尽。而商业数据分析的真正目的是为了解决业务分析需求，构建稳健的数据挖掘模型。因此能否以案例的形式带领我们快读进入数据分析和编程领域领域的资源显得尤为珍
亚马逊在网购平台提供了两种功能：评级/星级(rate)、评估/评论(review)。个人评级称为“产品星级评估（star rating）”，也就是客户买完产品后的评价，由1星到5星；另外，购买产品的客户还能评论，表达自己的意见和信息。而其他客户还可以对这些评论进行评级，称为“帮助性评级/评论星级评级（helpfulness rating）”。公司用这些数据去了解市场、了解市场参与时机、对产品的设计改造等。
国庆小长假我都没有更新，让大家都好好休息一下，也为2019的尾声蓄力，最近计划出一个爬虫系列的文章, 让每个人都能学会爬虫，敬请期待.
步骤一：创建 ImpressionMapper，完成 “查询指定SpuId的所有印象”
今年冬天，哈尔滨冰雪旅游"杀疯了"，在元旦假期更是被南方游客"包场"。据哈尔滨市文化广电和旅游局提供大数据测算，截至元旦假日第3天，哈尔滨市累计接待游客304.79万人次，实现旅游总收入59.14亿元。游客接待量与旅游总收入达到历史峰值。
因为豆瓣对请求频率限制很严，我不得不使用了付费的代理服务。即便如此，依然遭到了封锁：
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode编码。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP），是为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具，旨在帮助用户高效的处理文本，已经广泛应用在电商、文娱、司法、公安、金融、医疗、电力等行业客户的多项业务中，取得了良好的效果。
因为众所周知的原因，互联网行业如今变得有些沉寂，很多企业主动低调，闷声赚钱。长期曝出企业大瓜的“互联网茶水间”脉脉，最近的一个动作则打破了行业的沉寂：在其原有职场社交与招聘两大核心业务上，推出了公司点评系统，试图改变传统招聘模式存在严重信息不对称的现状，为求职者提供多维度的真实信息。 按照脉脉创始人兼CEO林凡的话说，脉脉这是要掀起一场招聘革命，推动招聘行业进入“点评时代”：“消费点评，让差评店铺消失了；脉脉公司点评，将让差评公司消失。脉脉公司点评一小步，招聘行业一大步”。 脉脉野心不小，但恐怕不能如愿，
今天科技圈最大的新闻莫过于百度李彦宏被“浇水”一事了，微博、微信、今日头条可谓是炸开了锅，但想想要是10年前，讨论最火的地方可能不是这些 app，无疑是百度贴吧了，但可能面临删帖的危险...
最近实习期间在做一个对新闻文本情感分析的项目。在此，用京东的商品评论练手，从数据采集到模型实现完整地写一遍，以备未来回顾所需。事实上，我采用的方法并不困难，甚至有点naive，所以权且作为练手吧。 本文代码在公众号 datadw 里 回复 京东 即可获取。 数据采集 在这里为了避免人工标注的麻烦，使用的是京东iPad的用户评论 https://item.jd.com/4675696.html#none 事实上，NLP情感分析中最花时间的就是人工标注。 仔细查看调试台可以很容易地发现商品的评论信息都是用
“ 最近海王大火，今天就来看看豆瓣上对于海王这个大片的评论吧” Just Do It By Yourself 01.分析页面 豆瓣的评论区如下 可以看到这里需要进行翻页处理，通过观察发现，评论的U
618购物节，辰哥准备分析一波购物节大家都喜欢买什么？本文以某东为例，Python爬取618活动的畅销商品数据，并进行数据清洗，最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中，名列前茅的商品是哪些？销售数据如何？用户好评如何？等等
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者|Jiaxu Luo, Charles Leung, Danli Zeng, Samriddhi Shakya 翻译校对|吴小雯 Francis 姜范波 寒
在青春情怀和强大的“十年IP”的加持下，该剧在开播后不久，热度便迅速上升。在上线两天实时热度值就超过了《精英律师》《庆余年》等热播剧，在所有影视剧中排名首位。并且也在微博热搜榜上，我们也时不时能看到类似#爱情公寓5#、#子乔美嘉领证#等话题出现。但是反观豆瓣、微博、知乎等多个平台的评价来看，吐槽之声此起彼伏，今天小编就通过Python爬虫和可视化等方式来盘点一下《爱情公寓5》这部剧的评价和蜕变。
本次企点客服-在线客服3.1版本 共计更新/优化了八个功能点 快来看看新功能在哪里/怎么用！ 1.小程序接入 | 2.会话主题 | 3.搜索优化 | 4.个性化设置 | 5.收藏联系人分组优化 | 6.企业主号加好友支持备注 | 7.超时结束会话提示 | 8.满意度统计 会话通路 1.小程序接入 在账户中心-「接待配置」-「微信小程序接入」中，新增微信小程序通路，有效承接小程序来源的客户，支持获取小程序行为轨迹，数据报表中增加小程序来源数据，助力企业更广泛的连接与沟通客户。更多详情可以点击
互联网购物现在已经是非常普遍的购物方式，在互联网上购买商品并且使用之后，很多人都会回过头来对自己购买的商品进行一些评价，以此来表达自己对于该商品使用后的看法。商品评价的好坏对于一个商品的重要性显而易见，大部分消费者都以此作为快速评判该商品质量优劣的方式。所以，与此同时，有些商家为了获得好评，还会做一些 "好评优惠" 或者 "返点" 活动来刺激消费者评价商品。 既然商品评价对于消费者选购商品而言至关重要，那么我想试试可以从这些评价信息中获取到怎样的价值，来帮助消费者快速获取到关于该商品的一些重要信息，给他们的
干货预警：这可能是你能够找到的最容易懂的，最完整的，适用于各种NLP任务的Baichuan-13B-Chat的finetune教程~
京东商品详情页中的评价，有多个分类：【全部评价】、【晒图】、【视频晒单】、【追评】、【好评】、【中评】、【差评】。其中【全部评价】默认展现，其他需点击后展现。本文以按【差评】筛选采集为例讲解。实例网址：https://item.jd.com/100005185609.html；https://item.jd.com/100006607505.html；https://item.jd.com/100004770263.html。
关于这点后面再深入讨论，这里只是想说，我掌握的信息非常少，所以很多结论并不准确，只能基于我已有的信息进行推断。
代码里注释很明白了，大家自己跟着多敲几遍就可以了。后面会更新更多小程序相关的知识，请持续关注。
他们也曾网上冲浪，随着互联网的迭代变迁，他们激战过天涯、猫扑、西祠胡同，也曾在博客、开心、人人上指点江山，后来他们转战微博、微信、电商。
作者：王千发 编辑：龚 赛 什么是文本分类 1 文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，等等。传统的文本分类方法的流程基本是： 预处理：首先进行分词，然后是除去停用词； 将文本表示成向量，常用的就是文本表示向量空间模型； 进行特征选择，这里的特征就是词语，去掉一些对于分类帮助不大的特征。常用的特征选择的方法是词频过滤，互信息，信息增益，卡方检验等； 接下来就是构造分类器，在文本分类中常用的分类器一般是SVM，朴素贝叶斯等； 训练分类器，后面
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