基于朴素贝叶斯电商评价数据情感分析与预测选题审批表

学院

（宋体5号居中）

班级

与教务系统专业一致

姓名

（宋体5号居中）

学号

（宋体5号居中）

指导教师姓名

（宋体5号居中）

指导教师职称

（填写具体的职称名称，如：副教授、高级工程师）

论文（设计）题目

（宋体5号居中）

题目

类型

□毕业论文 □毕业设计 □毕业作品 □其他

题目

来源

□科研项目 □社会调查 □实习实践 □实验 □自拟

是否在实验、实习、工程实践、社会调查等实践中完成

□ 是 □ 否

选

题

概

述

选题背景：随着电商平台的蓬勃发展，用户评价数据已成为衡量商品质量和服务水平的重要依据。然而，海量评价数据中包含的情感信息难以直接量化分析，因此需要借助机器学习算法进行情感挖掘。

研究内容：本课题旨在利用朴素贝叶斯算法对电商评价数据进行情感分析，并预测未来评价的情感倾向。研究内容包括数据采集、预处理、特征提取、模型构建与训练、情感分类与预测等。

难度：主要在于数据预处理和特征提取的准确性，以及模型参数的优化调整。此外，情感倾向的预测受多种因素影响，需综合考虑。

工作量：需采集大量电商评价数据，进行预处理和特征提取；构建并训练朴素贝叶斯模型；实现情感分类与预测功能；最后进行结果验证与分析。

指导教师（签字）： 年 月 日

系

／

教

研

室

意

见

选题与专业培养目标的符合程度 【□好□较好□一般□较差】

选题对学生能力培养及全面训练的程度 【□好□较好□一般□较差】

选题的理论意义或实际价值 【□好□较好□一般□较差】

论文（设计）预计工作量 【□较大□适中□较小】

论文（设计）预计难易程度 【□较难□适中□较易】

□同意□修改□重选

系／教研室专业主任（签字）： 年 月 日

学

院

意

见

学院领导（签字）： 年 月 日