Yelp评论评分预测：基于LDA、TF-IDF及机器学习模型的Yelp数据集挑战解决方案
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简介：
本文探讨了运用LDA和TF-IDF技术结合多种机器学习算法来解决Yelp数据集上的商业评论与评分预测问题，提供了一个全面的数据分析解决方案。
该项目的目标是通过分析评论文本预测Yelp上的星级评分。我们构建了几个模型来进行这项工作：
1. 基准模型：该模型假设所有评论的评级为3星。
2. 词频模型：此模型利用单词出现频率来预测评论等级。
3. LDA + 情感模型：通过使用潜在狄利克雷分配（LDA）和情感分析，从文本中提取主题与情绪信息以预测评分。
4. NMF + 情感模型：该方法采用非负矩阵分解（NMF），结合情感层来识别评论中的相关话题及情绪，并据此进行星级预测。
我们的评估结果显示，在评价评论星级时达到了61%的准确率。代码文件主要为IPython笔记本格式，扩展名为.ipynb，同时使用了Python 2.7、NumPy、Pandas以及scikit-learn等模块。
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