Datawhale AI 夏令营:用户洞察挑战赛 Notebook(1)

赛事背景‌

电商直播的快速发展积累了海量带货视频及用户评论数据,这些数据蕴含消费者真实反馈,是优化选品策略和评估网红带货效果的关键。通过分析视频内容与评论,企业可精准捕捉用户需求痛点,构建消费者偏好画像,为商业决策提供支持。

赛事任务‌

参赛者需完成三阶段分析:

‌1. 商品识别‌:精准识别推广商品;

2‌. 情感分析‌:对评论进行多维度情感分析;

3‌. 评论聚类‌:按商品对评论聚类并提炼总结词。

Baseline 分析

第一步、加载数据

使用 pandas 库加载两个 csv 文件:

第二步、商品识别预测

主要使用 SGDClassifier 线性分类器,通过 pipeline 链接 tfidf 构建管道流,从而进行训练和预测:

第三步、文本分类

原理跟第二步一样。

第四步:文本聚类

主要使用 KMeans 聚类算法,按赛题要求分别进行五个主题的聚类:

第五步:保存结果并压缩文件

相关推荐
ChatInfo3 分钟前
AI 写代码的时代,为什么动态语言开始显得更“便宜”了?
人工智能·web api
AI医影跨模态组学3 分钟前
Ann Oncol(IF=65.4)广东省人民医院放射科刘再毅等团队:基于深度学习CT分类器与病理标志物增强II期结直肠癌风险分层以优化辅助治疗决策
人工智能·深度学习·论文·医学·医学影像
L-影26 分钟前
下篇:tool的四大门派,以及它到底帮AI干了什么
人工智能·ai·tool
后端小肥肠31 分钟前
一句话出流程图!我把 OpenClaw + Skill 做成了自动生成业务图的能力
人工智能·aigc
Ztopcloud极拓云视角37 分钟前
Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.4 Pro:API成本1/3、性能差多少?选型实测笔记
人工智能·笔记·gpt·ai·语言模型
阿里云大数据AI技术1 小时前
三行代码,百万图片秒变向量:基于MaxFrame 构建多模态数据处理管线
人工智能
码路高手1 小时前
Trae-Agent中的sandbox逻辑分析
人工智能·架构
咪的Coding1 小时前
为什么Claude Code这么强?我从泄漏的源码里挖到了核心秘密
人工智能·claude
Ferries1 小时前
《从前端到 Agent》系列|03:应用层-RAG(检索增强生成,Retrieval-Augmented Generation)
前端·人工智能·机器学习