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摘要 - 本研究探讨了在产品评论的背景下，用于情感分析的Web爬行技术和机器学习算法的整合。随着电子商务平台和用户生成的内容的指数增长，了解消费者对产品的情感已越来越有价值。该研究提出了一种创新的方法，该方法结合了基于硒的网络爬网，从在线来源收集广泛的产品评论，并利用随机的森林分类器进行情感分析。研究方法涉及数据收集，预处理，模型培训和情感预测。通过这种合并的方法，该研究证明了该模型在各种产品评论范围内分类情感的功效。本文讨论了这种方法在协助业务方面的重要性，以大规模理解客户的反馈，从而促进明智的决策并增强用户体验。调查结果强调了这种方法的潜力，可以从在线平台上获得的大量非结构化数据中提取有价值的见解。索引术语 - RFC，TF-IDF，情感分析，Web crawler
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