推特用户对热门智能手机的客户评价数据集

推特用户对热门智能手机的客户评价数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：推特,客户评价,智能手机,情感分析,文本挖掘,机器学习,舆情分析,社交媒体 数据概述： 本数据集收录了用户在推特上发布的关于热门智能手机品牌的客户评价。数据来源于一项名为“使用监督学习算法进行客户评价意见挖掘”的研究，旨在构建一个能够自动、准确地对用户推文进行情感分类的模型。研究使用了Python的TextBlob库来获取推文的极性值，并结合支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树和随机森林等算法，以及词袋模型和TF-IDF向量化方法，训练并构建了情感分析模型。评价分为五个类别：强烈正面、正面、中性、负面、强烈负面。 数据用途概述： 该数据集适用于情感分析、舆情监测、品牌声誉分析等多种场景。研究人员可以利用该数据训练和评估情感分析模型，探索不同机器学习算法在情感分类任务中的表现；企业可以利用该数据监测用户对其产品的评价，及时了解市场反馈，改进产品和服务；市场研究人员可以利用该数据分析消费者对不同智能手机品牌的偏好和态度。