客户满意度分析：基于在线民宿UGC数据的意见挖掘项目，涵盖数据挖掘与NLP技术...

简介：
本项目运用数据挖掘及自然语言处理技术，深入分析在线民宿用户生成内容（UGC），旨在提升客户满意度，挖掘并理解客户需求和偏好。 Customer_satisfaction_Analysis结果整合Demo展示了如何基于用户生成内容（UGC）挖掘在线民宿的满意度情况，涵盖了数据采集、主题抽取、情感分析等功能模块。开发目的是解决用户评分与评论不一致的问题，并实现对在线评论的数据收集以及用户满意度分析。 该系统的主要功能包括： 1. 在线原始评论采集 2. 主题聚类 3. 评论的情感分析 4. 结果的可视化展示 具体来说，提取了民宿地址和用户的在线评价信息。通过百度地图POI查询入口实现了地理信息的自动化批量获取。借助高频词可视化技术归纳出用户评论的主题，并基于在线民宿语料库构建了一个LDA主题聚类模型。 我们利用这个模型找出每个主题的核心词汇字典，并结合用户评分进行标注，然后使用多种分类算法选出最优的情感分析模型来评估各个评价主体。针对不同主题属性表中的文本信息，进行了进一步的情感趋势分析，横坐标表示所有关于特定主题（如“环境”）的评论情感得分。