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服装消费数据的分析与可视化平台研究

         

摘要

当前服装数据的分析与可视化存在数据单一等缺陷,以至于企业及消费者不能有效处理和利用网络购物平台中产生的海量消费数据.为此,本文以行业统计数据、服装评价、服装类新闻等3类关键数据为对象,设计并实现了服装消费数据的分析与可视化平台.平台针对文本类型的服装评价和新闻,运用NLP技术进行预处理;根据评价数据的主题差异性特点,分别采用基于词向量和欧氏距离的k-means、基于tf-idf的k-means思想进行分类,并将2种结果结合进行分类与分析;根据服装潮流新闻关键词的特征,采用tf-idf对其进行关键词的提取与分析.最后采用ECharts、词云、交互式等方法将各类数据进行可视化并嵌入到平台中.

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