王升盈

摘 要：以美团外卖为研究平台，爬取美团外卖用户数据，对数据进行预处理，利用百度AI开放平台进行情感分析得到评论数据的情绪值，在此基础上检验评论数据的情感倾向和打分评价的相关性，并进一步了解在不同等级的城市中消极情绪是否有差异，以及一些门店消极情绪高于积极情绪的原因。最后根据分析的结果对商家、消费者和美团平台提出合理性的建议。

关键词：在线评论；情感分析；关键词云图

中图分类号：F27 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.23.030

1 引言

随着信息的高速传播，社交网络的快速发展已经渗透到人们生活的各个方面，越来越多的用户倾向于在公众平台上表达自己的观点、态度和情感。互联网的各大平台为网民发表评论、交换观点提供了极大的便捷，也给人们做选择提供了参考方向。评论信息对消费者的选择和商业组织的决策都有重要的意义。一些学者开始了对这些评论数据的情感倾向进行研究，运用不同的算法和模型对文本评论进行情感分类。张膂采用逻辑斯蒂回归算法对餐饮评论数据进行情感分类，马松岳，冯莎分别对豆瓣电影评论数据进行情感分析研究，石强强、赵应丁和杨红云对基于SVM方法对酒店评论数据进行情感分析。

目前对文本情感分析的研究很多，比如对电商产品、微博热门事件、热门电影等情感倾向研究，对餐饮方面的情感分析研究比较少，并且都是对评论文本挖掘技术的讨论。基于此本文主要是对情感倾向的结果展开研究，根据得到的结论对用户、商家和美团平台提出合理建议。……