用R语言进行网站评论文本挖掘聚类

对于非结构化的网站中文评论信息,r的中文词频包可能是用来挖掘其潜在信息的好工具,要分析文本内容,最常见的分析方法是提取文本中的词语,并统计频率。

频率能反映词语在文本中的重要性,一般越重要的词语,在文本中出现的次数就会越多。词语提取后,还可以做成词云,让词语的频率属性可视化,更加直观清晰。 

      比如对于如下的网站评论信息:


通过一系列的文本处理和高频词汇的提取,最后结合聚类,我们可以得到如下的可视化结果。

第一类客户:

第二类

第三类

这是根据某网站成交评论制作的可视化词云,词频的统计,分词和词云的制作都是用R,最后做了聚类,将不同的用户聚成了3个类别。这个图能很直观看到,每个类别的客户的特点。不过这张图中的词语还需要进行优化,因为有些术语或词组可能被拆分成了更小的词语,没有展示出来,为了演示,我就没再花更多时间去优化词库,主要介绍分析的过程与方法。

最后可以得到直观的用户的聚类特征从而进一步进行研究。 


可下载资源

关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

​非常感谢您阅读本文,如需帮助请联系我们!

 
QQ在线咨询
售前咨询热线
15121130882
售后咨询热线
0571-63341498