本项目基于携程和马蜂窝平台的数据抓取，采用AdaBoost与Bayes算法进行旅游景点评论的情感分析，旨在为游客提供更加精准的旅行建议。
该毕业设计项目主要聚焦于旅游景点评论的情感分析，利用了数据爬取技术和机器学习算法来理解和判断用户对旅游景点的评价是正面还是负面。在这个项目中，你可以学到以下关键知识点：
1. **数据爬虫**：
- **网络爬虫原理**：网络爬虫是一种自动化程序，用于抓取互联网上的公开数据。它遵循HTTP协议，模拟用户行为发送请求并接收响应。
- **Python爬虫框架**：项目可能使用了Python的Scrapy或BeautifulSoup等库来实现爬虫。Scrapy是一个强大的爬虫框架，适合大型项目的数据抓取；BeautifulSoup则适合简单的HTML解析。
- **携程与马蜂窝API**：可能涉及到对这两个网站的评论数据进行直接调用或者通过解析网站结构获取评论。
2. **数据预处理**：
- **文本清洗**：去除无关字符、HTML标签和特殊符号，为后续分析做准备。
- **分词**：将评论转化为词汇列表。常用工具如jieba在中文处理上表现优秀。
- **停用词过滤**：移除无实际含义的词语（例如“的”，“是”），减少噪声。
- **词干提取**：通过词形还原或词根化，比如将“好看”的不同形式统一为基本词汇。
3. **特征工程**：
- **词频统计**：计算每个单词在所有评论中的出现频率作为特征。
- **TF-IDF**: 使用此方法量化词语的重要性，考虑了词频和逆文档频率。
- **情感字典**：利用预先构建的情感字典（如SentiWordNet、SnowNLP）评估评论的情感倾向。
4. **机器学习算法**：
- **Adaboost**：一种集成学习方法，通过迭代训练弱分类器并组合它们形成强分类器。它适用于处理不平衡数据集。
- **贝叶斯分类**：基于贝叶斯定理的一种简单但有效的分类方法，假设特征之间相互独立。
- **模型训练与评估**: 使用交叉验证进行模型训练，并用准确率、精确度、召回率和F1分数等指标来评估性能。
5. **数据可视化**：
- **评论情感分布**：可能使用Matplotlib或Seaborn库绘制条形图或饼图，展示评论的情感分布。
- **特征重要性**: 展示Adaboost中各个特征对模型预测的影响程度。
6. **项目实施流程**:
- 数据收集: 运行爬虫程序获取携程和马蜂窝的评论数据。
- 数据预处理：清洗并转换数据，使其适合作为机器学习输入。
- 特征工程：构造有助于情感分析的相关特征。
- 模型构建: 训练Adaboost与贝叶斯分类器组合模型。
- 模型评估: 测试性能，并进行调优以提高准确性。
- 结果解释: 分析预测结果，理解影响因素。
这个项目为初学者提供了从数据获取到机器学习建模的完整经验，有助于提升数据分析和机器学习技能。同时对于有经验的人来说也是一个深入理解和应用这些技术的好案例。
5星
