基于python的网上购物商品评论爬虫分析设计与实现.docx

西南财经大学 学士学位毕业论文 基于python的网上购物商品评论爬虫分析设计与实现 Design and Implementation of Python-based Web Scraping and Analysis System for Online Shopping Product Reviews 学员姓名 指导教师：牛哄哄教授 专业名称：计算机科学与技术 2023年3月 目录 TOC \o 1-3 \h \u 24891 目录 2 15631 摘要 3 1660 关键词 3 31272 第一章 绪论 4 15164 1.1 研究背景 4 16358 1.2 研究目的与意义 5 17833 1.3 国内外研究现状 6 30405 1.4 研究内容与方法 7 25394 第二章 Python网络爬虫技术综述 9 2520 2.1 网络爬虫概述 9 20624 2.2 Python网络爬虫的特点 10 4381 2.3 Python常用网络爬虫框架 12 844 第三章 网络商品评论数据爬取与存储 14 31599 3.1 网络商品评论数据爬取方法 14 10336 3.2 数据存储与管理 17 7468 第四章 网络商品评论数据预处理与分析 19 22750 4.1 数据清洗与去重 19 28858 4.2 评论情感分析 20 15550 第五章 基于Python的网上购物商品评论爬虫分析系统设计与实现 22 152 5.1 系统需求分析 22 21835 5.2 系统架构设计 23 28320 5.3 系统功能实现 24 13252 第六章 总结与展望 26 27295 6.1 研究总结 26 17960 6.2 研究展望 28 14963 参考文献 29 摘要 本文基于Python语言，设计并实现了一个网上购物商品评论爬虫，旨在分析和评估用户对商品的评价。首先，文章介绍了网上购物平台的蓬勃发展和商品评论的重要性。其次，分析了现有的数据爬取技术，并确定了使用Python作为开发语言的原因。接着，详细描述了爬虫的设计与实现过程。作者使用了Python中的爬虫库来抓取指定网站上的商品评论数据，并将其存储到本地数据库中。然后，作者通过文本分析工具对评论数据进行情感分析，来评估用户对商品的态度和满意度。文章还讨论了多种文本分析算法，并给出了实验结果和分析。最后，本文对爬虫设计过程中遇到的问题进行了总结，并提出了进一步优化和发展的建议。本文的研究结果对于网上购物平台提供商和用户具有重要的参考价值，可以帮助商家更好地理解用户需求，并提供更优质的商品和服务。 关键词 基于python, 网上购物, 商品评论, 爬虫, 分析, 设计, 实现 第一章 绪论 1.1 研究背景 研究背景：随着互联网的快速发展和普及，网上购物成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，随着网上购物平台的日益增多，大量商品在市场上竞争激烈，消费者们往往面临着信息过于庞杂和不够准确的情况。在购买商品之前，消费者通常通过查看商品的评论来了解其他人对该商品的评价和体验，以辅助其决策过程。然而，由于商品评论的数量庞大且呈现出多样化的形式，人工分析这些评论是一项耗时且具有挑战性的任务。因此，为了提高分析效率和准确性，许多研究人员转向利用计算机技术来处理和分析这些评论数据。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，具有丰富的开源库和工具，因此成为了许多研究人员和开发人员的首选。在进行网上购物商品评论分析时，使用Python进行爬虫技术获取评论数据是一个重要的环节。通过爬虫技术，我们可以自动从网上购物平台上抓取大量的商品评论数据，从而为后续的分析和挖掘提供基础数据支持。在实现基于Python的网上购物商品评论爬虫分析系统时，需要考虑到各种因素，如网上购物平台的页面结构、评论数据的组织方式等。此外，还需要解决爬虫过程中可能遇到的反爬机制和数据去重等问题。通过对商品评论进行情感分析、关键词提取、主题模型等技术的应用，可以进一步挖掘评论中隐藏的有价值的信息，为消费者提供更加准确和全面的参考。因此，本研究旨在通过设计与实现一个基于Python的网上购物商品评论爬虫分析系统，以提高消费者在网上购物过程中对商品评论的理解和分析能力，从而帮助消费者做出更明智的购买决策。同时，通过本研究的实施，也可以加深对Python在信息爬取和分析领域的应用和理解。 1.2 研究目的与意义 研究目的与意义：基于Python的网上购物商品评论爬虫分析设计与实现是一个基于互联网大数据的研究课题，旨在通过利用技术手段获取网上购物平台上的商品评论信息，并对这些数据进行分析与挖