可选框架：SSM、MVC、SpringBoot、vue3、spring、springmvc、mybatis、SSH
前端语言：HTML5、Jquery、jsp、JavaScript、jQuery、ajax、vue3
可选语言：java、web、PHP、asp.net、javaweb、C#、android、python
电商用户情感分析系统的设计与实现

如今，电商平台已经成为人们购物的重要选择之一，商品评论信息随之产生。如何高效地对评论信息进行分析与提取，进而获得消费者对商品最关注的特征和其相应情感倾向成为研究热点。本文使用Python-spyder爬虫技术去获取京东商城上一定量的商品评论数据，在从获取来的数据中进行数据清洗和预处理，然后对评论信息进行第一步处理：分词、情感词典的构建、停用词的剔除、人工筛选等。信老师： QQ:884563046 微信:bishe666。接着从众多评论中提取出带有情感倾向性特征的词语。最后，创新性的将LDA非监督机器学习去学习评论数据，识别在评论中的主体信息。系统测试表明，该论文所用方法模型能更好迎合客户需求，实现电商用户情感分析。

最后奉劝大家一点
直接转账或者先确认收货的那种绝对的不靠谱，被骗钱是小事，不能毕业了是大事。