├── .idea ├── .gitignore ├── AutoProductEvalution.iml ├── inspectionProfiles │ └── profiles_settings.xml ├── misc.xml ├── modules.xml └── vcs.xml ├── Evalution.py ├── Model ├── __pycache__ │ └── train.cpython-310.pyc ├── data │ ├── data.csv │ ├── online_shopping_10_cats.csv │ └── 中文商品评论.csv ├── model │ ├── LSTMModel │ ├── LSTMModel.svg │ ├── SA_zh.pt │ ├── index2word.pt │ └── word2index.pt ├── test.py └── train.py ├── Spider.py ├── UI.py ├── Webdriver ├── LICENSE.chromedriver ├── chromedriver.exe └── msedgedriver.exe ├── data ├── JDdata1688264511.5914738.csv └── JDdata1688264584.7149756.csv ├── font ├── msyh.ttc ├── msyhbd.ttc └── msyhl.ttc ├── img ├── img.png ├── img0000.png ├── img1.png ├── img2.png ├── img_1.png ├── menu.png └── test.png ├── main.py ├── readme.md ├── requirements.txt ├── temp ├── JD_comment │ ├── 100026716841comments.csv │ ├── 100045606480comments.csv │ ├── 10027734403892comments.csv │ ├── 10033577269291comments.csv │ ├── 10044456688314comments.csv │ ├── 10048946858708comments.csv │ ├── 10051790374320comments.csv │ ├── 10053857734926comments.csv │ ├── 10055368660713comments.csv │ ├── 10057186449307comments.csv │ ├── 10058425985806comments.csv │ ├── 10063701375632comments.csv │ ├── 10068122050164comments.csv │ ├── 10069521339545comments.csv │ ├── 10069696709925comments.csv │ ├── 10069768537113comments.csv │ ├── 10069800021057comments.csv │ ├── 10069882620461comments.csv │ ├── 10070465997111comments.csv │ ├── 10070472613096comments.csv │ ├── 10070912822399comments.csv │ ├── 10072878288718comments.csv │ ├── 10074250021021comments.csv │ ├── 10074266224311comments.csv │ ├── 10074892933106comments.csv │ ├── 10077002206617comments.csv │ ├── 10077002329089comments.csv │ ├── 10077041572135comments.csv │ ├── 53531219728comments.csv │ └── 65854691446comments.csv ├── data │ ├── JDdata.csv │ ├── TBdata.csv │ └── page.txt ├── img │ ├── 0.jpg │ ├── 1.jpg │ ├── 10.jpg │ ├── 11.jpg │ ├── 12.jpg │ ├── 13.jpg │ ├── 14.jpg │ ├── 15.jpg │ ├── 16.jpg │ ├── 17.jpg │ ├── 18.jpg │ ├── 19.jpg │ ├── 2.jpg │ ├── 20.jpg │ ├── 21.jpg │ ├── 22.jpg │ ├── 23.jpg │ ├── 24.jpg │ ├── 25.jpg │ ├── 26.jpg │ ├── 27.jpg │ ├── 28.jpg │ ├── 29.jpg │ ├── 3.jpg │ ├── 4.jpg │ ├── 5.jpg │ ├── 6.jpg │ ├── 7.jpg │ ├── 8.jpg │ └── 9.jpg └── page.html └── utils.py /.idea/.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Default ignored files 2 | /shelf/ 3 | /workspace.xml 4 | -------------------------------------------------------------------------------- /.idea/AutoProductEvalution.iml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | -------------------------------------------------------------------------------- /.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 6 | -------------------------------------------------------------------------------- /.idea/misc.xml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | -------------------------------------------------------------------------------- /.idea/modules.xml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | -------------------------------------------------------------------------------- /.idea/vcs.xml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | -------------------------------------------------------------------------------- /Evalution.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import json 2 | import pandas as pd 3 | import torch 4 | import torch.nn as nn 5 | import os 6 | import jieba 7 | from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence 8 | from torch.utils.data import DataLoader 9 | from tqdm import tqdm 10 | from utils import generate_wordcloud 11 | 12 | class CommentDataset: 13 | def __init__(self, comments): 14 | self.comments = comments 15 | 16 | def __len__(self): 17 | return len(self.comments) 18 | 19 | def __getitem__(self, index): 20 | return torch.LongTensor(self.comments[index]) 21 | 22 | 23 | class LSTMModel(nn.Module): 24 | def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim): 25 | super(LSTMModel, self).__init__() 26 | self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) 27 | self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) 28 | self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) 29 | 30 | def forward(self, x): 31 | embedded = self.embedding(x) 32 | output, _ = self.lstm(embedded) 33 | output = output[:, -1, :] 34 | logits = self.fc(output) 35 | return logits 36 | 37 | 38 | class CommentEvaluator: 39 | def __init__(self, model_path, word2index_path, index2word_path): 40 | self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 41 | self.model = LSTMModel(len(torch.load(word2index_path)), embedding_dim=100, hidden_dim=128, output_dim=3) 42 | self.model.load_state_dict(torch.load(model_path)) 43 | self.model = self.model.to(self.device) 44 | self.model.eval() 45 | self.word2index = torch.load(word2index_path) 46 | self.index2word = torch.load(index2word_path) 47 | # self.max_sequence_length = 512 # assuming the max length to be 512, please modify if different 48 | 49 | def tokenize(self, text): 50 | return ' '.join(jieba.cut(text)) 51 | 52 | def comment_to_indices(self, comment): 53 | tokens = comment.split() 54 | indices = [] 55 | for token in tokens: 56 | if token in self.word2index: 57 | indices.append(self.word2index[token]) 58 | else: 59 | indices.append(self.word2index['']) 60 | return indices 61 | 62 | def test_model(self, test_data): 63 | dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=32, shuffle=False, 64 | collate_fn=lambda x: pad_sequence(x, batch_first=True)) 65 | predictions = [] 66 | with torch.no_grad(): 67 | for comments in tqdm(dataloader, desc='Testing'): 68 | comments = comments.cuda() 69 | logits = self.model(comments) 70 | _, predicted_labels = torch.max(logits, 1) 71 | predictions.extend(predicted_labels.cpu().tolist()) 72 | return predictions 73 | def evaluate_comments(self, file_path): 74 | if not os.path.exists(file_path): 75 | print(f"File {file_path} not found.") 76 | return None 77 | 78 | try: 79 | df = pd.read_csv(file_path, header=0) 80 | except pd.errors.EmptyDataError: 81 | print(f"No columns to parse from file {file_path}") 82 | return None 83 | 84 | if df.empty: 85 | print(f"No data in {file_path}") 86 | df['predict'] = None 87 | return df 88 | 89 | if 'rateContent' in df.columns: 90 | column_name = 'rateContent' 91 | elif '评论' in df.columns: 92 | column_name = '评论' 93 | else: 94 | print("没有找到列") 95 | return None 96 | 97 | df = df.dropna(subset=[column_name]) 98 | df[column_name] = df[column_name].astype(str).apply(self.tokenize) 99 | texts = df[column_name].apply(self.comment_to_indices) 100 | texts_data = CommentDataset(texts) 101 | 102 | #生成词云 103 | # base_name = os.path.basename(file_path) 104 | # name_without_ext = os.path.splitext(base_name)[0] 105 | # wordcloud_image_path = f'temp/Wordcloud/{name_without_ext}_wordcloud.png' 106 | # generate_wordcloud(df[column_name].tolist(), wordcloud_image_path) 107 | #LSTM预测 108 | predictions = self.test_model(texts_data) 109 | df['predict'] = predictions 110 | return df 111 | # print(predictions) 112 | 113 | def JD_evaluate(self, data_path, comments_dir): 114 | data_df = pd.read_csv(data_path) 115 | scores = [] 116 | for ID in data_df['ID']: 117 | score = self.evaluate_and_calculate(data_df, ID, comments_dir, 'JD') 118 | scores.append(score) 119 | data_df['score'] = scores 120 | data_df['score_normalized'] = self.normalize_scores(scores) 121 | data_df.to_csv(data_path, index=False) 122 | 123 | def TB_evaluate(self, data_path, comments_dir): 124 | data_df = pd.read_csv(data_path) 125 | scores = [] 126 | for ID in data_df['ID']: 127 | score = self.evaluate_and_calculate(data_df, ID, comments_dir, 'TB') 128 | scores.append(score) 129 | data_df['score'] = scores 130 | data_df['score_normalized'] = self.normalize_scores(scores) 131 | data_df.to_csv(data_path, index=False) 132 | 133 | def evaluate_and_calculate(self, data_df, ID, comments_dir, platform): 134 | file_path = os.path.join(comments_dir, f'{ID}comments.csv') 135 | df = self.evaluate_comments(file_path) 136 | if df is None: 137 | print(f"正在跳过错误ID: {ID}") 138 | return 0 139 | score = self.calculate_score(df, data_df.loc[data_df['ID'] == ID, '店铺信息'].values[0], platform) 140 | return score 141 | 142 | def calculate_score(self, df, shop_info, platform='JD'): 143 | score = 0 144 | for _, row in df.iterrows(): 145 | if row['predict'] == 2: 146 | score += 3 147 | elif row['predict'] == 1: 148 | score += 1 149 | else: 150 | score -= 3 151 | if platform == 'JD': 152 | shop_info = json.loads(shop_info.replace("'", "\"")) 153 | if shop_info['标签'] == '自营': 154 | score += 30 155 | score += int(shop_info['店铺信誉']) if len(shop_info['店铺信誉'])>=2 else 50 156 | print('score') 157 | elif platform == 'TB': 158 | if '天猫' in shop_info: 159 | score += 20 160 | return score 161 | 162 | def normalize_scores(self, scores): 163 | min_score = min(scores) 164 | max_score = max(scores) 165 | normalized_scores = [(score - min_score) / (max_score - min_score) for score in scores] 166 | return normalized_scores 167 | 168 | def Interface(self, platform): 169 | 170 | if platform == 'taobao': 171 | data_path = 'temp/data/TBdata.csv' 172 | comments_dir = 'temp/TB_comment' 173 | try: 174 | self.TB_evaluate(data_path, comments_dir) 175 | print("淘宝评价成功") 176 | except Exception as e: 177 | print("淘宝评价失败:", str(e)) 178 | elif platform == 'jingdong': 179 | data_path = 'temp/data/JDdata.csv' 180 | comments_dir = 'temp/JD_comment' 181 | try: 182 | self.JD_evaluate(data_path, comments_dir) 183 | print("京东评价成功") 184 | except Exception as e: 185 | print("京东评价失败:", str(e)) 186 | else: 187 | print("输入有误") -------------------------------------------------------------------------------- /Model/__pycache__/train.cpython-310.pyc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/AlcatrazChris/AutoProductEvalution/e8ac3c024d234dd2f2406b3e23da3dd6fa545c0a/Model/__pycache__/train.cpython-310.pyc -------------------------------------------------------------------------------- /Model/data/data.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Comment,label 2 | 整体来说真的很不错。性价比很高，下次还会继续光顾！,positive 3 | 会往下掉,negative 4 | 质量不好，半天没到就勾丝，还是一拉到头的拖丝，那么多好评不知道哪来的,negative 5 | 价格便宜，质量不错，值得购买,positive 6 | 丝袜收到了，质量很好，穿着舒服，透气性好，弹力够大,positive 7 | 质量很不错，不勾丝购买满意点个赞,positive 8 | 穿来穿去，还是这价的丝袜实惠又好穿，不容易拉丝有弹性，一条可以穿很久。,positive 9 | 质量不错，价格也不贵，良心卖家，好评,positive 10 | 此用户没有填写评论!,negative 11 | 质量非常好 不勾丝 不假白,positive 12 | 很不错，很满意，物流也很快,positive 13 | 很不错的一款产品，性价比高,positive 14 | 版型都很满意，有弹性，完全就是我想要的样子，不管是版型还是质量让好我开心,positive 15 | 质量很棒 颜色好看 一点不假 上身效果特别好 推荐,positive 16 | 质量很好，大小合适，很舒服，值得购买,positive 17 | 一天下来没发现，起球的情况颜色自然真的是值得推荐可以搭配裙子穿的时候我稍微用力拽了拽还是很结实的显得腿挺好看的，光滑感十足，positive 18 | 此用户没有填写评论!,negative 19 | 穿一次就这样质量太差了吧,negative 20 | 还没穿先备着吧，浪莎质量还是不错的,positive 21 | 想买的别犹豫哇！没有廉价的感觉，很高端，特别棒！,positive 22 | 说话很一般，穿一次就坏了,negative 23 | 发货很快，包装的很好，价格也特别实惠，还有这么多功效也是不错了，值得购买,positive 24 | 挺好,positive 25 | 质量特别差，千万不要买，negative 26 | (*^__^*)非常满意的一次购物，物有所值，比实体店里实惠多了！,positive 27 | 质量不错 不脱丝,positive 28 | 几个颜色都是我喜欢的，可以穿裙子啦，质量超级好，宝宝门们赶紧囤起来,positive 29 | 服务态度很好，性价比很高，做工精细穿起来很舒服,positive 30 | 特别特别满意，超级好看，客服很有礼貌，很客气，良心商家，支持！,positive 31 | 一直在这里买这个，活动的时候价格很美丽，发货速度贼快，质量不错，应该是正品,positive 32 | 真的很好，性价比也很高，质量也很好，物流也快啊！一天就到货了！,positive 33 | 浪莎现在也这么糊弄买家了吗？,negative 34 | 质量特别好，款式好看，价格便宜，物超所值，老板发货速度也很快，值得大家放心购买吧,positive 35 | 这次包装是最好的一次了，没有损坏,positive 36 | 商品质量很好，谢谢良心卖家，会继续光临本店！祝生意兴隆，财源广进！,positive 37 | 质量太差 服务差 ，退也退不了,negative 38 | 很喜欢很喜欢,positive 39 | 挑了好久才决定买这个，果然物有所值，那种很亲肤的料子，摸着很舒服，而且没有丝毫异味~最讨厌有的那种袜子拆开一股难闻的味儿，而且还不知道啥材料，下次还买这个，已经推荐给朋友了。哈哈重点是完全不会很绷，看起来质量特别好。,positive 40 | 实在无语了 这质量：劝大家看好再下单 这手工：看好了再考虑 拆包检查，第二对就直接看见勾线，补了一对袜子的钱，我觉得吧，合理～然后 ，居然现在是不对称的袜头～我是直接无语了～外包装拆了，也收货了，还不知道有多少对是不合格的～,negative 41 | 真的很好，性价比也很高，质量也很好，物流也快啊！一天就到货了！,positive 42 | 光滑不勾丝，弹性好，长度满意，好穿！整体质量满意，穿上舒适透气🍀🍀🍀🍀,positive 43 | 差评，差评，差评！ 淘宝十几年，头一次差评！ 袜子质量极差，短，短，短，我165的个子，竟然不够长，调档严重，走个10分钟，裤腰都能调到大腿根！！！,negative 44 | 挺好的，比在实体店买划算,positive 45 | 质量很好，还会购买,positive 46 | 质量特别好，穿着不紧绷，修饰腿型，客服态度也非常好，包装很严实，值得购买,positive 47 | 挺容易破的是真的～一天一条哈哈,negative 48 | 大品牌值得信赖，质量很好，物流很快,positive 49 | 绝对是最开心的一次购物，店家服务态度很好，售后也是,positive 50 | 发货超级快，到货超级快，包装很精致，真的是开启了新世界的大门……,positive 51 | 丝袜弹性很好，不勾丝不起球，好评,positive 52 | 弹力还是比较大的，配裙子也很好看又时尚，主要是物美价廉，比实体店要便宜得多，重点是真的很显瘦,positive 53 | 已经帮家人入手两台了，黑色后盖质感比蓝色高级很多，也耐脏，性价比很高的机子，使用流畅不卡顿，大内存，是一台难得的LCD的中端机！,positive 54 | 一加手机已经收到并使用了一段时间，总体来说还是非常不错的，这个价位买到如此性价比的手机，不多。这个是入手第二个一加手机了，之前是8t。希望再接再厉，出性价比更好的手机。,positive 55 | 拍照效果：挺好 外形外观：挺好是挺好的，就是感觉缝隙有点大。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。,positive 56 | 第一次买一加的手机，拿到的时候手感很好，运行很流畅 外形外观：颜值很喜欢 屏幕音效：屏幕不刺眼，音效很好 拍照效果：拍照效果清晰 运行速度：运行速度很快 待机时间：待机时间很长，一天一充,positive 57 | 外形外观：大小正好 屏幕音效：这个必须赞一个 这是我用的这个价位手机外放音效最好的 拍照效果：日用足足的 没毛病 运行速度：啥也不说了 爽 待机时间：够用 其他特色：非常满意的商品,positive 58 | 手机做工很不错，使用起来速度也很快，买了送给家里的老人很适合，8+128的配置能够很好的满足日常需要，这个颜色也不错，淡淡的蓝色，唯一遗憾的就是没有坚持到618买，贵了一百块，买手机还是要在搞活动买,positive 59 | 你们的输入法会黑闪吗,negative 60 | 手机手感很好， 充电也很快，最重要的是屏幕大而且为LCD的屏幕，晚上看书再也不辣眼睛了，护眼党狂喜。,positive 61 | 这个手机颜值是非常漂亮的，使用起来也是非常流畅，重点是买个长辈用也是相当好的，她非常满意，中老年打电话较多，声音也非常洪亮清晰，还是非常满意的,positive 62 | 最满意充电速度了，买给爸妈用很合适，电池容量大，充得也快。还有那个一加标志性的红色数据线也让人眼前一亮。,positive 63 | 作为颜值控特别心动这次的洛可可白。实际上手特别经验，系统流程拍照也很好，超出预期，近年来最好用的华为手机！,positive 64 | 一直都在使用iphone，最近想备一个备用机，看了很多品牌的国产机，最终还是被P60的颜值吸引了，准确的说是洛可可白这个配色。,positive 65 | 超级好用，手机质感很强，拍出来的照片很让人喜欢，送给妈妈的母亲节礼物，妈妈超级高兴，屏幕曲率也不是很大，舒服又方便，4g信号完全不输5g,positive 66 | 外形外观：大气美观屏幕音效：音效清晰简约拍照效果：拍照优秀运行速度：运行速度快而准确待机时间：待机时间大大提升，充电速度快其他特色：超薄，做工精美,positive 67 | 物美价廉，很OK，比实体店优惠太多了性价比高，我很喜欢，下次还会光临已经用过一段时间了，效果不错?，客服服务有耐心，解答详细，赞一个款式很大方，质量非常好，价钱也很合理真心喜欢，颜色、款式都非常棒！,positive 68 | 等了10多天的洛可可白，到手那一刻感觉等待是值得的。从四年前的P30到现在的P60，感觉又上了好几个等级，屏幕，相机的清晰度都很满意。,positive 69 | 华为手机还是挺值得拥有，买给妈妈用的，她还挺喜欢的，拍照像素也还挺好，外形外观：时尚大气，弧形屏幕还不错,positive 70 | 手机只敢在京东买，。算起来这是在京东买的第五部手机了，没有一个出现问题，京东值得信赖。发货快，质量有保障，售后更是给力。,positive 71 | 该机采用了高达8GB大内存设计，搭载了骁龙8+ 4G移动平台，在LPDDR5和UFS3.1技术的加持下，性能更强悍。而且，在华为鸿蒙系统的加持下，华为P60不管是应对大型手游，还是日常使用，都非常流畅的。尤其在游戏过程中，在骁龙8+处理器和鸿蒙系统的配合下，帧率表现更加稳定，游戏过程中，对于温度的控制，更是可圈可点的.,positive 72 | 运行畅快拍照清晰续航很好外观质感很好，超出预期，屏占比很高，游戏性能优秀，同价位优秀，推荐购买。物流超级快。,positive 73 | 这手机颜值担当，青釉色真的很美，特别那个原装配套青釉色的手机壳。运行速度也非常畅快，用起来非常顺手。,positive 74 | 对比了多款手机，一加的性价比最高，最后选了ACE 2V，反应快，打游戏爽到没朋友，手机我想象中的还要完美，十分给力，值得入手！,positive 75 | 手持手机时手感特别好，屏幕颜色也是非常的丰富，快充非常的快，非常的省心，不用再怕手机很快就没电了，外观超级美丽，性能小怪兽，打吃鸡王者都不在话下，超级帧率拉满！,positive 76 | 手机比想象的漂亮，这种超超大杯是中老年视频爱好者的必备之品，是一劳永逸的绝佳机会。手机屏幕和颜色老人都满意，手感也不错。拍照的快门速度不大行，但不能要求更高了，拍照效果也不错。续航也不错，昨天晚上到现在还有20%，重度使用视频使用测试通过?。总之是很好的购物体验，关于系统流畅性和耐用性会追评。,positive 77 | 一直看闺蜜在用一加，抱着试试的心态买来，感觉很不错，屏幕大，运行速度快，内存也够大，512完全放心下载各种应用软件，再也不用下载用完卸载要用又下载了，英雄联盟手游下载了还没开始玩，估计也不会差的??????，屏幕有保护膜，还送了保护套，快充充电也很快。,positive 78 | 手机挺漂亮，试用了一下流畅度还可以吧，跟价位一样，这个价位就不能要求太高，用着也可以了，我觉得还不错，屏幕滑动有点涩，可能不是钢化膜的原因，贴钢化膜会好很多，直屏拿在手里比曲面屏好很多，因为之前用苹果不习惯这个系统，申请退了。,negative 79 | 真的太喜欢了，拍照也挺不错的，没有网上说的那么不好，续航中规中矩吧，我就日常使用不怎么玩游戏，充电速度挺快的，真的很爱，青柚yyds,positive 80 | 手机收到了第一时间打开体验了一下，非常满意，手感和颜值超乎预期，配置很高，性价比很高。显示清晰，系统流畅，握感舒适。这是第二次使用一加手机了，一加手机一品控和做工一直非常好，下次继续支持。,positive 81 | 用了一段时间才来评价，很好。值得拥有。外形外观：漂亮大气拍照效果：清晰度高运行速度：快，不卡顿,positive 82 | 手机手感很好，拿着有一-种很高端的做工。磨砂材质后盖感觉非常好，防滑还细致。显示屏色彩艳丽，很适合煲剧。待机尚可，可以正常使用一两天。高强度使用可以坚持一整天。 信号不错。小房屋里信号稳定，比较稳定可靠。性价比很好的一款实用派手机，点赞。,positive 83 | 关注一加手机很久了，一直在等一款性价比高的款式，终于等到这一款，外观看着就很舒服，大小刚好，屏幕很清晰，很透彻，性能方面很给力，给老婆买的，她非常满意，以后打算给自己再买个高端一点的！,positive 84 | 外形外观：外观大气简洁！屏幕音效：屏幕清晰度高，不刺眼不闪光，音效也很不错。拍照效果：拍照虽然比不上专业的拍照手机，但是效果也很不错了，毕竟一分价钱一分货的道理是不变的运行速度：运行速度值得称赞，都不能用快来形容，得用飞快待机时间：待机时间很长，中度使用一天没啥问题,positive 85 | 手机已经收到跟描述的一样，太喜欢了外形外观：很漂亮屏幕音效：效果很好拍照效果：很清晰运行速度：很快,positive 86 | 用了一段时间了，感觉很不错，屏幕大小合适，也比较轻薄，手感很好，运行速度也很快，相机也拍得不错。续航方面，日常使用还是能够满足需求的。总之，性价比很高的一款手机。,positive 87 | 手机收到了，很漂亮，手感也很好，拍照效果也很好，超出预期。运行速度很快，续航也可以。总体来说非常满意，值得推荐购买。,positive 88 | 外观设计很漂亮，手感很好，运行速度也很快，屏幕显示效果很好，拍照效果也不错，续航能力也比较满意，整体使用体验非常不错，性价比很高。非常推荐购买。,positive 89 | 整体使用下来感觉不错，外观漂亮，手感好，运行流畅，续航也不错，拍照效果满意。总体来说是一款不错的手机，推荐购买。,positive 90 | 手机性能不错，运行流畅，拍照效果也不错，续航时间可以满足日常使用。外观设计也很漂亮，手感舒适。性价比很高，非常满意的一次购买。,positive 91 | 这款手机外观漂亮，屏幕显示清晰，运行速度快，拍照效果也很好，续航能力也不错，性价比很高。总体来说非常满意，推荐购买。,positive 92 | 手机外观漂亮，手感舒适，运行速度快，屏幕显示效果很好，拍照效果也不错，续航能力满足日常使用。总体来说是一款很不错的手机，值得购买。,positive 93 | 宝贝不错，老爸很喜欢，物流也很快,positive 94 | 手机很不错，老人很喜欢，好评！,positive 95 | 手机很不错，老人很喜欢，好评！,positive 96 | 手机已收到，妈妈很喜欢，声音大．晚上照明灯亮，很𣎴错,positive 97 | 声音很大，按键灵敏，还有手电筒,positive 98 | 买给老年人用的，电筒很亮，声音也很大，很不错,positive 99 | 发货快，包装完好。外观简单好看字体很大适合老人用！满意！,positive 100 | 老人非常好用的，音量大，待机时间长，客服态度很好，满意的一次购物。,positive 101 | 给老人用的！耐用才是硬道理！好评！,positive 102 | 给老人换的，打电话挺好，声音清晰。,positive 103 | 买的手机家里老人很喜欢，声音很大,positive 104 | 简单，明了，好操作，老人家易上手,positive 105 | 按键声音大，听筒清晰，又有照明功能，老人家用方便，物美价廉。,positive 106 | 挺好的而且物美价廉！,positive 107 | 质量太差了！卡不住！,negative 108 | 使用了一段时间从使用的情况质量很满意 其他特色：颜色鲜艳美观，妈妈很喜欢，满意的一次购物,positive 109 | 上一个丢了，重买的，妈妈用了喜欢！,positive 110 | 质量不错，已经是第二次购入了！声音够大，续航能力也很强！,positive 111 | 手机收到了很满意 小巧 带在身上方便，老人也喜欢 值得购买。,positive 112 | 不错，非常不错，质量太好了。,positive 113 | 不错 声音挺大 我娘喜欢用,positive 114 | 手机收到了，阴雨天没有领取，今天上午去领取一下，试用比较好。价格实惠，希望质量好点，用得久一点。,positive 115 | 用了觉得很不错，手机质量好，发货也挺快的，总之就是很赞了,positive 116 | 手机不错真的好用,positive 117 | 纽曼手机收到，包装完好，商家发货快，手机质量还可以，价格便宜，老年人用可以。五星好评。,positive 118 | 宝贝收到了 是棉质面料舒适柔软 尺码合适，卖家发货及时 服务很好 五星好评！,positive 119 | 材质也是杠杠的，超级喜欢，超级舒服，超级棒，，以这个价格去到哪里都买不到这么好的,positive 120 | 该品牌设计的非常漂亮，选用新疆优质纯棉制作，做工精细，质量特别好,positive 121 | 面料很好，是纯棉的，非常舒服，做工精细，正品.,positive 122 | 质量真的好，大品牌做工就是精致，新疆长绒棉穿着很舒服，很喜欢，客服态度好，快递也快，值得推荐,positive 123 | 衣服质量非常好，面料舒服透气性强，穿着尺寸大小合适.,positive 124 | 质量一般般,negative 125 | 宝贝收到了 感觉很不错,positive 126 | 新袜子有开丝 质量差 穿着效果差,negative 127 | 一次性袜子,negative 128 | 我这腿围挺细了 筒的地方感觉能勒出印子来 真的是一次性的😂,negative 129 | 小树林专用,positive 130 | 非常好,positive 131 | 很性感,positive 132 | 此用户没有填写评论!,negative 133 | 感觉一般,negative 134 | 不建议购买，穿上好像腿长皴了,negative 135 | 还没穿，不过看着还行,negative 136 | 此用户没有填写评论!,negative 137 | 一分钱一分货吧,positive 138 | 此用户没有填写评论!,negative 139 | 此用户没有填写评论!,negative 140 | 还没看,negative 141 | 真的垃圾，不建议买，浪费钱,negative 142 | z,negative 143 | 挺薄的,negative 144 | 不好穿，挤大腿,negative 145 | 袜子太短了,negative 146 | 回来试一下，走2步路袜子已烂了。太渣了。,negative 147 | 没试呢,negative 148 | 什么玩意,negative 149 | 一般！,negative 150 | 垃圾袜子 一点也不好,negative 151 | 好,positive 152 | 容易破 我不建议购买,negative 153 | 质量太差了，刚穿就滑丝，劣质产品,negative 154 | 质量太差,negative 155 | 质量太差,negative 156 | 穿上去粗糙，一般般,negative 157 | 千万别买 走路下滑,negative 158 | 挺好的 下次还会介绍人买,positive 159 | 不好说，只能说这个价位就这样,negative 160 | 质量着实不咋滴，还没穿就抽丝了,negative 161 | 质量不错，很舒服,positive 162 | 好yi,positive 163 | 质量****太差了,negative 164 | 质量不怎么好,negative 165 | 不错不错，物美价廉滴，以后还买,positive 166 | 不错。质量很好，物美价廉,positive 167 | 质量很一般,negative 168 | 物美价廉,positive 169 | 质量不好，新袜子买来就有一个小孔。,negative 170 | 不错,positive 171 | 弹性效果好，不容易勾丝也不起球⚽颜色很很好看，质量还不错的，而是挺美肤，又显腿瘦～值得推荐！弹性大不掉,positive 172 | 超级好看，显瘦显腿长，回头率百分百 从没见过自己的腿这么光滑过hh！在室外光线下看着也很自然，不会反光，腿上的小鸡皮和暗沉都遮得住，我指甲刮到过几次也没有勾丝，还是一分钱一分货啊，爱穿小裙子的姐妹快试试！特别喜欢，弹性很好，穿起来很舒服，不会掉档，选这条不会错，性价比很高，包装得也用心爱了爱了，不起球不勾丝的超薄透气跟没穿一样💗💗,positive 173 | "弹性好特别显腿瘦比我想象的好，没有紧绷，丝袜做工很精致，穿上后无臭味，感觉质量还是比较好的，与卖家描述的还是一致的，非常满意洗过也不会变形,防勾丝还能遮瑕,以后决定就在你家买了,现在穿着也不会闷,膝盖那里也不会堆起来,不会有褶皱,丝袜质量不错,舒适度也可以物超所值✌🧡 很耐穿=￣ω￣=能有效遮住我腿上的鸡皮肤,搭配小裙子穿出去太绝了",positive 174 | "不会向下脱落⚡,价格也非常划算☔,拿来没什么难闻的气味🌃,一直都是在这家店购买丝袜,穿起来显得腿长性感～尺码大小合适,没有明显的划痕,做工还是比较细的,质量真的很好,好像还有防晒的效果,不勾丝弹性大，超级喜欢质量很好上腿非常的服帖真是太方便了，而且超显腿型。 可以装饰一下腿色和腿型，物超所所值，薄但很耐用",positive 175 | 过膝袜质量不错哦，蕾丝边的，真的很性感。穿着显的腿细腿也长了，👏没有紧绷感，比较显腿细弹性不错。买到就赚到心动的宝宝赶紧入手吧。非常有弹性，一点都不会勒的，超级显高又显瘦，简直是太爱了。高个子女生也完全不用担心，长度绝对够的特别显气质，腿看起来长了一大截，很适合高个子的女孩子，收到实物的时候看起来比照片里的还要性感，好姐妹都说好看要我分享链接，是真的不错，面料也不会起球勾丝，满意,positive 176 | 不会用看了说明也不会,negative 177 | 这是什么年代出来的东西,negative 178 | 别买，发过来线都是裂开的，好评都是耍上去的，丑的一批，穿个毛线。。。。。。包装都是破的，擦。。。。。,negative 179 | 商品质量不行，做工也不行，希望发货时好好检查,negative 180 | 虽然不是很好看，但挺暖和的,negative 181 | 衣服有些许线没剪好，其它的都可以。,negative 182 | 一次性的，但是价格。必定价格只是那么点！,negative 183 | 与我的定单不符，货号是100—185，我买的是110—150,negative 184 | 里面都有虫子 打包时没检查吗？,negative 185 | 不怎么样啊。有点失望的。,negative 186 | 没有客服 衣服质量差 快递路上就五六天 总算到快递员手里了 还不给送 要自己到驿站去取 不然就等着 关键是自己付了快递费的,negative 187 | 穿衣服时 咯吱窝破了 没啥说的自己不小心，洗衣服时洗衣机能把衣服洗破 没的说必须好评,negative 188 | 自己穿穿得了，想要当交旧品不行，做工还是和正品比起来次了点，还请需要交旧的同志们慎重考虑。,negative 189 | 垃圾，到处烂，,negative 190 | 面料感觉还是差一点,negative 191 | 保暖效果：太差,negative 192 | 质量太差了,negative 193 | 一般般,negative 194 | 不能穿,negative 195 | 色差太大，买的是黄色，回来的是绿色,negative 196 | 衣服质量太差了，刚几天就烂了。客服一直没人，没人解决问题。,negative 197 | 太垃圾了真薄,negative 198 | 号不对型,negative 199 | 挺不错的我喜欢经济,positive 200 | 退货了 不知道好不好,negative 201 | 价格和商品相吻合,positive 202 | 不错,positive 203 | 大小合适，现在穿正好，也很厚实暖和,positive 204 | 我的身高体重：身高185体重170 面料品质：感觉不错值得购买物有所值,positive 205 | 物流速度快 商家服务态度好 物有所值 衣服质量不错 建议购买,positive 206 | 质量特别好，这个价格太便宜了,positive 207 | 衣服质量很好，性价比很高，很满意。,positive 208 | 很好，买了两次了,positive 209 | 面料品质：,negative 210 | 很好,positive 211 | 东西很喜欢，质量也很好的，这个价格能买到是真的很划算,positive 212 | 没见过这么好的,positive 213 | 每年冬天都要买四五件工作用，见过臭的，一般挂几天或洗一次就好了，但是我**没见过这么臭的 ，挂了3-4天，还是臭得头发晕，无果洗衣机洗一下，今天晾干了，闻了下，还是**臭得头晕。现在赚钱连最基本的道德底线都没有了吗。虽然50r不到，但我以前35r也买过啊，也没这么臭啊。,negative 214 | 。。。,negative 215 | 挺超值,positive 216 | 不错，物有所值。,positive 217 | 还行就是尺码偏大,negative 218 | 感觉大了,negative 219 | 物流非常快，品质非常好，穿上去非常舒服,positive 220 | 材质结实，手感好，很得劲，物流也快，性价比很高，值得购买，穿起来很舒服,positive 221 | 下次还要买,positive 222 | 质量好，穿着舒服,positive 223 | 便宜，性价比高,positive 224 | 一般，气味有点大,negative 225 | 好评,positive 226 | 一收到货了，质量很好， 厚薄度：也正好，面料柔软舒适又透气，喜欢,positive 227 | 一份价一分货，这个价格买这样的衣服还是蛮划算的。,positive 228 | 面料不怎么舒服摸起来,negative 229 | 这一件是帮亲戚买的，他的身高。比我高一点，这个尺码他穿刚刚合适，给个好评。,positive 230 | 很好，这个价格简直是物有所值，推荐大家在这一家购买。,positive 231 | 衣服收到了，穿着不仅暖和而且好看，质量是不错的 ,positive 232 | 货收到，物流快，非常满意,positive 233 | 质量很好五星好评！,positive 234 | 买来工作穿的，挺好的,positive 235 | 物有所值,positive 236 | 质量很好，而且做工超好，面料手感很好👍,positive 237 | 衣服收到了穿着很暖和很满意,positive 238 | 此用户没有填写评论!,negative 239 | 穿五六天煤化没划碎了，就这我还买了俩 面料品质：差差,negative 240 | 衣服收到了，穿着不仅暖和而且好看，物超所值！,positive 241 | content,label 242 | 挺不错的我喜欢经济,positive 243 | 退货了 不知道好不好,negative 244 | 价格和商品相吻合,positive 245 | 不错,positive 246 | 大小合适，现在穿正好，也很厚实暖和,positive 247 | 我的身高体重：身高185体重170 面料品质：感觉不错值得购买物有所值,positive 248 | 物流速度快 商家服务态度好 物有所值 衣服质量不错 建议购买,positive 249 | 质量特别好，这个价格太便宜了,positive 250 | 衣服质量很好，性价比很高，很满意。,positive 251 | 很好，买了两次了,positive 252 | 面料品质：,negative 253 | 很好,positive 254 | 东西很喜欢，质量也很好的，这个价格能买到是真的很划算,positive 255 | 没见过这么好的,positive 256 | 每年冬天都要买四五件工作用，见过臭的，一般挂几天或洗一次就好了，但是我**没见过这么臭的 ，挂了3-4天，还是臭得头发晕，无果洗衣机洗一下，今天晾干了，闻了下，还是**臭得头晕。现在赚钱连最基本的道德底线都没有了吗。虽然50r不到，但我以前35r也买过啊，也没这么臭啊。,negative 257 | 。。。,negative 258 | 挺超值,positive 259 | 不错，物有所值。,positive 260 | 还行就是尺码偏大,negative 261 | 感觉大了,negative 262 | 物流非常快，品质非常好，穿上去非常舒服,positive 263 | 材质结实，手感好，很得劲，物流也快，性价比很高，值得购买，穿起来很舒服,positive 264 | 下次还要买,positive 265 | 质量好，穿着舒服,positive 266 | 便宜，性价比高,positive 267 | 一般，气味有点大,negative 268 | 好评,positive 269 | 一收到货了，质量很好， 厚薄度：也正好，面料柔软舒适又透气，喜欢,positive 270 | 一份价一分货，这个价格买这样的衣服还是蛮划算的。,positive 271 | 面料不怎么舒服摸起来,negative 272 | 这一件是帮亲戚买的，他的身高。比我高一点，这个尺码他穿刚刚合适，给个好评。,positive 273 | 很好，这个价格简直是物有所值，推荐大家在这一家购买。,positive 274 | 衣服收到了，穿着不仅暖和而且好看，质量是不错的 .,positive 275 | 货收到，物流快，非常满意,positive 276 | 质量很好五星好评！,positive 277 | 买来工作穿的，挺好的,positive 278 | 物有所值,positive 279 | 质量很好，而且做工超好，面料手感很好👍,positive 280 | 衣服收到了穿着很暖和很满意,positive 281 | 此用户没有填写评论!,negative 282 | 穿五六天煤化没划碎了，就这我还买了俩 面料品质：差差,negative 283 | 衣服收到了，穿着不仅暖和而且好看，物超所值！,positive 284 | 这好像是做给长臂猿穿的，袖子长，然后下身短,negative 285 | 大码男装就认真这一家啦！给高一男生买的，身高185，体重200+，买5XL的太合适了。,positive 286 | 外套，大大滴不错！呦西(∗❛ั∀❛ั∗)✧*。,positive 287 | 此用户没有填写评论!,negative 288 | 本来还很担心东西不好，拿到手发现完全多虑了，五星好评,positive 289 | 质量很好，收到货第一时间打开看了，很不错，很满意,positive 290 | 衣服还不错，客服很好说话，positive 291 | 本来以为不是假两件，仔细一看才发现真的是假两件……面料还好，广东这天气穿起来也不是特别热。,negative 292 | 好,positive 293 | 不错 我可能有点买大了 袖子大 不过整体不错的,positive 294 | 破洞,negative 295 | 感受不错，比较喜欢,positive 296 | 还行,negative 297 | 此用户没有填写评论!,negative 298 | 偏大,negative 299 | 此用户没有填写评论!,negative 300 | 衣服质量挺不错的呦。可以购买，商家也特别好，第一次衣服买大了，换了小一号，运费险也发我了,positive 301 | 衣服做工不行，退货还要自己出12元的运费,negative 302 | 挺舒适，很好搭配，尺码正好，穿起来大一点的感觉。很满意👍，做工很好，物流快，客服很棒，点赞,positive 303 | 质量还可以只是款式很普通,negative 304 | 宝贝挺好的，有需要了再来！,positive 305 | 嗯，不错，穿着很舒适。,positive 306 | 可以,positive 307 | 货已收到，尺码合适，面料挺好和描述一样，值得购买,positive 308 | 大小合适，面料柔软，还好。。,positive 309 | 满意 第一次买 大小适合,positive 310 | 是很不错的一件衣服,positive 311 | 买的斜插口袋，收到的正的,positive 312 | 口袋里面不好，刚刚拿回来就是破的其他地方还可以,negative 313 | 他说很喜欢,positive 314 | 挺好的,positive 315 | 质量不错，物美价廉，值得购买,positive 316 | 不错，适合胖子穿搭。老公传上都合适。,positive 317 | 总体不错，有点宽松。,positive 318 | 还可以，物有所值。,positive 319 | 此用户没有填写评论!,negative 320 | 好评,positive 321 | 此用户没有填写评论!,negative 322 | 感觉不错,positive 323 | 款式很好，孩子很喜欢,positive 324 | 衣服质量不错，尺寸合适，外观设计得体,positive 325 | 此用户没有填写评论!,negative 326 | 质量不错，儿子挺喜欢。👍,positive 327 | 给弟弟买的，码偏小，建议想买3XL的买4XL,negative 328 | 有线头很长,negative 329 | 质量很好。,positive 330 | 一次很好的购物体验，服务周到，物流快速，配送也很周到，态度也很好，好评！,positive 331 | 衣服很有质感，面料也很舒服，版型好，颜色也好看，没有色差。对比了好多家，最后还是选了这家，果然没有让我失望。实物和图片上没有差别，做工质量都非常的不错。,positive 332 | 有点厚，不适合夏天穿，其他方面还行,negative 333 | 衣服质量很好，尺码也合适，孩子很喜欢～,positive 334 | 此用户没有填写评论!,negative 335 | 大小的话比较偏宽松，整体挺好看的，适合春秋穿，五一后穿起来感觉有些热,negative 336 | 质量很好，面料柔软； 尺码标准； 售后服务到位； 推荐！推荐！,positive 337 | 这衣服就是这么过的检查吗，口袋这么大的一个洞，我还这么相信你，赔钱,negative 338 | 此用户没有填写评论!,negative 339 | 发错了和我要的完全不符要斜插给的是竖的还小了当时以为是订错了爸妈送来就穿了回家一看发错了我无语了店家是懂做生意的wywy,negative 340 | 袖口太宽，线头多的一批，没穿两天还看到胳膊窝哪里开了个大口子，无语死了，建议各位谨慎购买,negative 341 | 客服态度很好，不小心发错了，还有补偿,positive 342 | 很百搭,positive 343 | 特别特别棒，货比三家才买的，店主人很好，回答问题很有耐心，也很详细，有需要还会再来的,positive 344 | "质量很好,尺码合适,厚薄度合适,很保暖.",positive 345 | "质量很好,尺码合适,厚薄度合适,很保暖,这个样式稍微买大一号看起来效果更好。",positive 346 | 很合身，面料舒服。,positive 347 | 此用户没有填写评论!,negative 348 | 手机壳已收到。打开一看，质量特别好。防摔防指纹。尺码很标准。 孔位准确，看着美观大。拿在手里手感特别好。,positive 349 | 手机壳昨天拍下，今天就收到了，尺寸严丝合缝，正好，耳机孔听筒都没有被遮挡，孔位精准的，摸着质量很好，装上去用了，触摸没留指纹，拿手上手感也很好，简单大气，耐看，包裹性强，手机不怕掉地上摔坏了，赞！,positive 350 | 手感很不错！拿起来很舒服，镜头全包可以很好的保护镜头，空位非常准确，按键特别灵敏，戴起来很好看，超级喜欢。,positive 351 | 手机壳收到了，高达上的那种。精致，摸的手机壳很舒服，特别喜欢?做工也没话说，质量杠杠的，物流很快，包装也很精美。,positive 352 | ?宝贝质量很好，手感不错，收到货第一时间打开看了，很不错?，很满意?，客服也有问必答，感谢?,positive 353 | 客服服务态度很好，到货超快的，很喜欢这款手机壳，颜色和外观都是我喜欢的一款，孔位精准，包装很有档次！,positive 354 | 做工质感：细致触摸手感：舒滑颜色外观：符合图片防摔性：结实适配性：正正好好其他特色：给手机安装上很贴合手机，跟没装一样，样子也很新颖，能更好的给手机足够的保护！,positive 355 | 壳上有气泡 其他没什么问题,negative 356 | 手机壳的质量很不错，和手机严丝合缝，质感也很不错，正面和背面刚好比屏幕、摄像头高出一点，起到了很好的保护作用,positive 357 | 包装不错呀，速度也快，贴合度也很高，很漂亮。磁吸也很好。巧的是装了第二天就摔了，保护效果一般吧，膜摔坏了，应该是手机壳太薄了一点。,negative 358 | 手机壳颜值非常高，紫色电镀亮闪闪的，看着很漂亮。比较紧配，上下部位非常严丝合缝，左右按键附近略有松动。,positive 359 | 产品本身还算精致。主要是喜欢磁吸充电的非透明壳，既方便充电，又不会像大多数透明壳一样难看。京东售后的服务非常到位，为了不耽误我用直接赔付。让人欣喜，让人感动。,positive 360 | 正品，买的放心，价钱也公道，满意！包装非常好，很严实，值这个价格这个是真的好，材料和做工都特别精致，做工真的非常棒，我觉着我可以推荐给我朋友买?质量很好，买的很合我心意?，棒棒哒！?需要的亲们可以放心购买,positive 361 | 以前买过这个品牌的水机壳，很好，很喜欢的一款手机保护壳，质感这些我个人非常喜欢，有需要还会回购的。京东自营发货非常快，快递配送师傅很好的。,positive 362 | 手机壳很好看，尺寸很贴合手机，质量做工都很好，细节做的很到位，防护的也很好，还防指纹，拿手上很舒服，手感很好！,positive 363 | 物流很快，第二天就收到了，质量很好，手感很好，真的防汗防指纹防摔，包装很好看，孔位精准，贴合刚刚好，满意,positive 364 | 手感特别好，换了好多手机壳了，这个是用着最舒服的！保护效果也很好，全包围的，摄像头也保护起来了，京东的东西真的很不错，放心购买,positive 365 | 质量非常好，与卖家描述的完全一致，就算磕到也不会伤到手机。非常满意，真的很喜欢，完全超出期望值，发货速度非常快，包装非常仔细、严实，物流公司服务态度很好，运送速度很快，很满意的一次购物。,positive 366 | 手机壳是正品，质量非常好，做工精细，尺寸标准，与手机非常贴合，孔位精准，手感好，防摔防指纹，美观好看，价格比实体店便宜，值得推荐,positive 367 | 超级棒的手机壳呀，手感超舒适不沾手印，拿出来的时候不小心掉地上了，一点事都没有，防摔性很好，既能保护屏幕，四角有保护，很好用，也不滑手，最关键的是一点味道都没有，按键使用挺舒服，日常使用也比较好打理，满意,positive 368 | 颜色刚刚好搭配到手机的颜色，很薄，不仔细看很真的有种裸机的感觉，但是还是不影响他的手感很薄很有裸机感，实际的保护效果很强大，边边角角包裹的正好，还有高出屏幕的设计，手机摔了也可以不担心会弄坏了,positive 369 | 颜色比较百搭，看起来很正又有格调，喜欢这种简约风，给五星了！挺好用的，孔位精准，确实不粘手，也不会留下指纹什么的，款式简单大气，挺耐看，细节也做的很考究，跟手机完美贴合。,positive 370 | 手机壳拿到了，发现这个做工质感很不错没有瑕疵，拿在手上手感握感软舒服细腻，看起来是很简单的一个款式，但是很多小细节做得特别好，很耐看，越看越好看。,positive 371 | 收到手机壳了，给我的爱机戴上了，尺寸标准，孔位准确，质量很好，防摔，防指纹，手感也不错，特别美观，看起来就很高级,positive 372 | 手机壳很不错??壳子整体给人的感觉蛮精致的???。，一点也不劣质，而且大小很贴合手机，镜头边框是有加高的，能保护好镜头?，包裹性很好!???,positive 373 | 质感好，套上之后手机更好看了，很棒，透明的部分很通透，可以完美还原手机的质感，手感非常丝滑，而且不容易指纹。,positive 374 | "保护性强，全包的防摔性确实不错，整体很有安全感,另外个人觉得手感也很好，是裸机的纤薄感，很薄，用着也不沾指纹，效果非常好的，用几天一点儿油渍都没有，也没有发黄，看着干干净净很舒心~",positive 375 | 手机壳收到，非常漂亮，很有质感，套上手机后手感特别好，孔位很精准，四周把手机包裹得很完美，防摔性很强,positive 376 | 好！！！！,positive 377 | 超级好？,positive 378 | 小贵 不过品质不错，就是1米有点短 但是用下来差不多小半个月感觉不错,positive 379 | 物有所值,positive 380 | 充电速度：没有所说的充电速度，测了一下最快只能达到10w，非常的不满意 送货上门：承诺时间送达的，居然超时了，快递非常的垃圾,negative 381 | 针不戳 可以链接爱思助手 太棒了 充电也很快，没有选错，希望能用久一点！！！,positive 382 | 比普通线快点,positive 383 | ue而且价格比原装更美丽，希望可以用的久一点，已经用了好几天了！认证的放心一些，应该和快充一样，刚开始拆快递发现是手机壳于是立刻联系客服，不要出现问题！发货速度真的非常快,positive 384 | 目前用着还行，物流很快次日达，充电速度不算快大概两小时冲满,positive 385 | 发货很快 很好用,positive 386 | 不是很满意，买了两根，一跟c口一根苹果的，长度是够，但是不一样长，c口的要长多几厘米，比其他品牌要贵一些，但是做工差很多，USB的塑料跟橡胶接口处缝隙很大，脱出来是迟早的事，线很硬，两根都这样，如果紫米有50厘米的我会选紫米的,negative 387 | 充电线今天配原装充电器试了，速度很快。线也蛮粗的，外观材质都不错。遗憾的是感觉线稍微有点硬。绿联品牌，包装等都很正规，是正品。,positive 388 | 好用，加长的贵一点一直没舍得买，618活动很划算！！！ 充电速度：充电很快 接触灵敏度：很灵敏,positive 389 | 好,positive 390 | 目前一切正常，就看耐久度了,positive 391 | 配充电宝十分方便！,positive 392 | 线很粗，携带不方便,negative 393 | 接触灵敏度：很好,positive 394 | 不错,positive 395 | 好,positive 396 | 质量很,positive 397 | 一般,positive 398 | 直接很好，比原配结实，一直信任绿联线材的品质,positive 399 | 好,positive 400 | 一直买这个，用着还不错,positive 401 | 已经买了好几根这个牌子了，习惯了，用一年吧，挺好的，喜欢。,positive 402 | 包装好，物流快，价格实惠，比超市便宜多了,positive 403 | 回购,positive 404 | 主要车用，没有PD充电快,positive 405 | 线质量不错，不是容易断的那种，黑色也耐脏又高级，值得购买。,positive 406 | 好用的,positive 407 | 好,positive 408 | 接触灵敏度：好 充电速度：快,positive 409 | 可以,positive 410 | 和原装充电器一起使用会发烫,positive 411 | mfi认证，和原装充电头搭配使用，充电速度还挺快的，也很灵敏，识别速度快，就是材质稍微有一点点偏硬。,positive 412 | 买了很多他们家的产品了，从外包装到商品都挺好的，这次都买了根数据线，留着平时用。,positive 413 | 充的快,positive 414 | 蛮结实的，好评。,positive 415 | 公司使用 说苹果有认证,positive 416 | 可,positive 417 | 可以的,positive 418 | 质量很好，第五次购买了,positive 419 | 好使，充电咔咔充，不愧是绿联,positive 420 | 挺好用的,positive 421 | 目前看可以,positive 422 | 选的0.5m比想象中短，不方便，还是不能图便宜这么几块钱，后悔,negative 423 | 好用的,positive 424 | 此用户没有填写评论!,positive 425 | ok,positive 426 | 挺好的,positive 427 | 收到了，还没用，朋友推荐这个牌子,positive 428 | 就为个mfi 不过黑色一套的确帅啊,positive 429 | 还行吧 也不算很快,positive 430 | 充电很快，爱了爱了,positive 431 | 又快又好！,positive 432 | 很好用，质量不用担心，就是小贵哈哈,positive 433 | 妈妈说还挺好用的,positive 434 | 不错,positive 435 | 质量不好 充电速度：慢,negative 436 | 不错的宝贝,positive 437 | 终于收到我需要的宝贝了，东西很好，价美物廉，谢谢掌柜的！无论是掌柜的态度还是对物品的我都非常的满意。宝贝比我想象中的还要好！不得不竖起大拇指。下次需要我还会再来的，到时候麻烦掌柜的给个优惠哦,positive 438 | 好,positive 439 | 挺好的,positive 440 | 挺好的 发货也快与卖家描述的完全一致，非常满意，真的很喜欢，完全超出期望值，发货速度非常快，包装非常仔细、严实，物流公司服务态度很好，运送速度很快，很满意的一次购物。,positive 441 | 好用！,positive 442 | 用了十天就充不了电了,negative 443 | 已经买了好几次，好用。,positive 444 | 还不错,positive 445 | 满意,positive 446 | 东西不错耐用,positive 447 | 买来是主要为了连接充电宝的 50cm长度刚刚好 25cm太短了 1m太长放在包里不方便,positive 448 | 好用！够粗又耐用，买过很多次他们家了,positive 449 | 好,positive 450 | 一般般 有点硬,positive 451 | 充电速度不错，快递很快，有苹果认证用的放心。,positive 452 | 好用,positive 453 | 都是买他家的线，质量很好，性价比很高,positive 454 | 速度很快，东西很满意,positive 455 | 充电效率不错，用一段时间追评,positive 456 | 五星好评，宝贝很不错，物流也很快，现在再买一份，总之是一次完美的购物体验。服务好,positive 457 | 数据线质量不错，东西很赞，做工精细，值得购买。小森 服务好,positive 458 | 好用,positive 459 | 第一次没看清楚买错了，咨询客服，很耐心讲解，重新买正确了。表扬candy小客服，很认真负责。,positive 460 | 好用,positive 461 | 很好，物流也很快，满意。,positive 462 | 什么破充电线 充**一万年充不进去百分之一的电,negative 463 | 这个品牌应该可以，很多年了。期望用得久点,positive 464 | 小宁服务好！,positive 465 | 试了一下还挺好的，又买了一条长的,positive 466 | 满意,positive 467 | 不错,positive 468 | 快递非常快，充起来也很快，手机电量显示红线了充满了四十分钟多一点吧,positive 469 | 质量是还可以，希望可以用很久！客服小林解释很到位！不错！,positive 470 | 充电线挺好，之前一直用的原装数据线，没留意速度，用这条线充电，充电40分钟电量从21%到80%，本想买来连充电宝的，买错了，不是USB接头，放着备用了,positive 471 | 搞活动买的，外观和描述一致，美观实用，材质手感都不错，好评！,positive 472 | 好,positive 473 | 充电线还不错，之前用的是原装线，快不快没留意，用这条线充电40分钟，电量从21%充到80%，本想连充电宝的，买错了，放着备用吧,positive 474 | 很好用,positive 475 | 白白服务好,positive 476 | 用了几天，充电速度很快，不会发烫，质量有保障，物美价廉！小谢 服务好！,positive 477 | 满意,positive 478 | 是正品 很好用 阿狸服务好,positive 479 | 保修一年，可以放心入了，客服“旺仔”服务好~,positive 480 | 第一天晚上付款的，第二天就到了，超级快！质量也不错,positive 481 | 好用！,positive 482 | 小米数据线，充电很快的,positive 483 | 太贵了，质量价格不符,negative 484 | 发货极速，继续关注,positive 485 | 不错好用,positive 486 | 挺好用的。送货上门，速度快。再买一条把公司的数据线也换了。,positive 487 | 哈哈,positive 488 | 小米真的很贴心，怕我撕不开封盒贴纸都提前帮我撕开了，打开后数据线的标签也是被人揉过的,negative 489 | 好用,positive 490 | 不错,positive 491 | 太好了，快递发的又快,positive 492 | 很不错,positive 493 | 好用,positive 494 | 好,positive 495 | 很好，奈斯,positive 496 | 一次很好的购物体验，服务周到，物流快速，配送也很周到，态度也很好，物有所值啊，果断好评！,positive 497 | 实用,positive 498 | 感觉冲得不是很快，negative 499 | 好,positive 500 | 同样官网，比京东贵好多，下次不来了,negative 501 | 官方正版,positive 502 | 是正品，而且价格不贵，用着也很大气，一直在用，很好🎉✨,positive 503 | 还不错,positive 504 | 材质偏硬，不好收拾.,negative 505 | 好,positive 506 | 还是官方的放心,positive 507 | 原装，充电速度很快,positive 508 | 可以的,positive 509 | 很快，最近发货,positive 510 | 是快充，买一个备着，好。,positive 511 | 线挺粗的，用了几次充电也不热，支持快充。,positive 512 | 价格实惠，质量杠杠的，非常好的一次购物，下次还来,positive 513 | 物流速度快。还得是原装线充电快啊,positive 514 | k50Pro支持是120w,positive 515 | 已经收到啦，很不错，还有赠品，性价比太高啦，爱了爱了这个真的太🉑了，🎁包装很精美，宝贝做工比较精细，商家特别好❤，有问题都及时处理👍，确实是一次相当满意的网购，还会再来的😘超出预期，质量很好，做工精细，满意,positive 516 | 好评,positive 517 | 很好，k30u和13都能快充，发顺丰到货也很快,positive 518 | 好,positive 519 | 总体不错,positive 520 | 昨天晚上拍的，今天下午就到了，必须好评,positive 521 | 充电速度没有原装的那样，显示小数点，会比一般的充电器充的快。,positive 522 | 可以,positive 523 | 非常满意，谢谢,positive 524 | 充电线质量很好，线很粗的，充电快，配用自己快充头，半小时充满电，爱了爱了！,positive 525 | 数据线收到了，很好的，很棒的。用了，充电很快得。大家可以放心买。我这么挑剔感觉也很满意，。。,positive 526 | 充电速度太一般，很慢，照原装的差很远，和厂家介绍的不太一样，用上了以后才知道超慢,negative 527 | 不错，物美价廉,positive 528 | 宝贝收到了，用料上乘，颜色很好看，质感也很好，是我想要的！！下次还会再来！,positive 529 | 收到数据线了，橙色很好看，比预期的质量要好！推荐购买！充电速度很快！物美价廉～五星好评！,positive 530 | 质量很好哦，发货也很快，一家非常喜欢的店铺，我要疯狂推荐给朋友们,positive 531 | 非常棒，比我想象中的好很多,positive 532 | 还行。没有快充的标志。,neutral 533 | 经济实惠，物美价廉，质量非常好，非常满意，完全超出期望值，超级划算，性价比高，购物比实体店便宜多了。,positive 534 | 此用户没有填写评论!,neutral 535 | 感觉质量还是比较好的，挺满意的，个人真的很喜欢，完全超出我的期望值。,positive 536 | 收到货，第一时间拆包装，感觉质量还是比较好的，与卖家描述的还是一致的，挺满意的，个人真的很喜欢，完全超出我的期望值。,positive 537 | 物流速度很快！物超所值！性价比超高！很粗的线，做工很好！五星好评！推荐购买！超划算👍,positive 538 | 充电线不错，线很软也比一般的充电线粗，还带个收纳线能缠起来，充电速度也很快，第二次回购了,positive 539 | 非常棒,positive 540 | 最好别买充电极慢动都不动,negative 541 | 好用,positive 542 | 看着用料很足，冲电宝的速度也很快。希望能用很久。物流很快,positive 543 | 充电线很软，充电挺快的，性价比超高，比店里实在太多了。,positive 544 | 收纳方便，手感舒服，携带方便，好用，售后好的话以后还会买,positive 545 | 买了两根相同的数据线，结果一根能快充，一根不能快充,negative 546 | 很软很不错终于买到满意的商品了，超出期望，非常喜欢，身边的人都问我要链接,positive 547 | 够长够粗够结实，充电很快。比常用的充电线好用多了！用在我的华为无线充电器上正好。 送货上门：送货也快,positive 548 | 此用户没有填写评论!,neutral 549 | 线够长，够粗，小灯也好使，并且支持华为超级快充。性价比很高。值得购买。,positive 550 | 真的超粗一根，充电还超级超级超级快，还自带充电灯，真的很爱，舍友看到了都惊呆了，,positive 551 | 线很粗，好用又实惠，值得购买,positive 552 | 很满意的一次购物，质感很好，每条颜色不一样，这下在家不怕乱了，各用个的。,positive 553 | 质量不错，充电很快,positive 554 | 质量很好！充电很快！,positive 555 | 充电速度龟速,negative 556 | 摸着质量还可以，晚些看看充电速度，三条线，够家里和单位用了。,positive 557 | 很好很不错。值得推荐，线质量很好，很柔软，非常棒,positive 558 | 先说商品质量：产品总体不错，包装严实。再说商家服务：点赞啦。最后点评快递：发货很快。已经是第五次购买了！质量真的超好！手感很舒服！同事朋友都叫我帮买！买到就是赚到！,positive 559 | 我收到一条疑似快递平台的短信，让我变更派送地址，怀疑是卖家将我的个人信息透露给诈骗公司，我立马与卖家核实，卖家说没有透露我的个人信息，我要求卖家与快递公司核实，但卖家不愿意去核实，说快件还在物流过程中，没出现问题，建议我报警，后来我报警了，经过核实该短信是真实的，警察说我报了假警，卖家不作为，淘宝平台也没有处理力度，建议大家转到拼多多平台购买！,negative 560 | 东西不错，还有优惠，可以放心省钱购买，不要犹豫了质量很好，收到货第一时间打开看了，很不错，很满意，还会回购的,positive 561 | 物流速度快，服务好，线柔软，充电快，很好用，,positive 562 | 气味很大,negative 563 | 广告都是骗人的，买的快充，结果到货用上了，充了1小时才充进去10%，差评,negative 564 | 好评,positive 565 | 充电快，线材柔软。,positive 566 | 接触灵敏度：高 外观材质：杠杠的 充电速度：很快,positive 567 | 外观材质：线很粗，质量很好 充电速度：充电还有指示灯，充电很快 很好很喜欢,positive 568 | 接触灵敏度：很不错 外观材质：很好不错 充电速度：速度快 送货上门：速度快,positive 569 | 结实耐用，充电快，放办公室遭围观。,positive 570 | 商家服务态度很好，发货挺快的，产品质量挺好的.,positive 571 | 外观材质：线也柔软不易折断， 价格也不贵，以后会回购！把我家的充电线全换成这个 充电速度：充电是真快！,positive 572 | 接触灵敏度：高 外观材质：好 充电速度：快,positive 573 | 东西蛮好的，价格也实惠，值得购买，外观也蛮好看的,positive 574 | 接触灵敏度：1非常满意！ 外观材质：>耐用结实！ 充电速度：l比预期快！快递给力！我会回来的！,positive 575 | 并没有那个旋转的小灯 外观材质：不符,negative 576 | 外观材质：挺不错的,positive 577 | 送货上门：充电线收到很好一款充电线容易收纳可调角度快递给力五分好评,positive 578 | 接头跟手机有点松,negative 579 | 真的餒，我家人們的oppo手機，都能啟動閃充超充的效果，下回再來加買，旋轉充電頭很方便，手機站立也行...很值,positive 580 | 真的餒，我家人們的oppo手機，都能啟動閃充超充的效果，下回再來加買，旋轉充電頭很方便，手機站立也行...2m長家裡用，手遊方便 ...0.9m長出門隨身帶實用方便...很值,positive 581 | 货收到了用了一下挺好，充电很快挺理想,positive 582 | 接触灵敏度：质量很好，充电很快而且物美价廉，一次愉快购物，需要朋友可以放心购买，好产品值得推荐，必须给五星！,positive 583 | 发货真快，产品美观，好喜欢，谢谢商家提供了好商品！,positive 584 | 不错，做工精细，满意，positive 585 | 物流快，收到就使用了一下，非常好用！,positive 586 | 接触灵敏度：挺不错的 外观材质：看着挺好 充电速度：挺快 送货上门： 挺好的数据线。用起来也方便。可以左右动。不错不错,positive 587 | 接触灵敏度：很好 外观材质：很好 充电速度：飞快 送货上门：满意,positive 588 | 今天收到，物流很快好，充电非常快，半个小时充了百分之八十电还能弯折，数据线质量很好。,positive 589 | 支持快充，连接也稳定,positive 590 | 很好用,positive 591 | 质量很好,positive 592 | 此用户没有填写评论!,neutral 593 | 线很粗，用快充头，有快充标志显示出来,positive 594 | 线很粗，替换原来的线可以快充,positive 595 | 线挺粗的，头设计也完美，物有所值！,positive 596 | 充电速度非常好，线绳也长。客服态度也好。质量非常好。,positive 597 | 充电速度非常快，线绳很长，描述一致。产品非常好。,positive 598 | 黑号,negative 599 | 还行,positive 600 | 6,negative 601 | 差,negative 602 | 不要买,negative 603 | 坑,negative 604 | 别买这家了,negative 605 | 我去你的,negative 606 | 可,positive 607 | 不咋地,negative 608 | 呵呵,negative 609 | 笑死,negative 610 | 我笑了,positive 611 | 垃圾,negative -------------------------------------------------------------------------------- /Model/model/LSTMModel: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | digraph { 2 | graph [size="12,12"] 3 | node [align=left fontname=monospace fontsize=10 height=0.2 ranksep=0.1 shape=box style=filled] 4 | 2890819084800 [label=" 5 | (1, 3)" fillcolor=darkolivegreen1] 6 | 2890742592800 [label=AddmmBackward0] 7 | 2890742593952 -> 2890742592800 8 | 2890540155504 [label="fc.bias 9 | (3)" fillcolor=lightblue] 10 | 2890540155504 -> 2890742593952 11 | 2890742593952 [label=AccumulateGrad] 12 | 2890742593040 -> 2890742592800 13 | 2890742593040 [label=SliceBackward0] 14 | 2890742594000 -> 2890742593040 15 | 2890742594000 [label=SelectBackward0] 16 | 2890742593760 -> 2890742594000 17 | 2890742593760 [label=SliceBackward0] 18 | 2890742593472 -> 2890742593760 19 | 2890742593472 [label=TransposeBackward0] 20 | 2890742594288 -> 2890742593472 21 | 2890742594288 [label=MkldnnRnnLayerBackward0] 22 | 2890742594336 -> 2890742594288 23 | 2890742594336 [label=TransposeBackward0] 24 | 2890742594672 -> 2890742594336 25 | 2890742594672 [label=EmbeddingBackward0] 26 | 2890742594720 -> 2890742594672 27 | 2890704316800 [label="embedding.weight 28 | (13859, 100)" fillcolor=lightblue] 29 | 2890704316800 -> 2890742594720 30 | 2890742594720 [label=AccumulateGrad] 31 | 2890742594096 -> 2890742594288 32 | 2892656961520 [label="lstm.weight_ih_l0 33 | (512, 100)" fillcolor=lightblue] 34 | 2892656961520 -> 2890742594096 35 | 2890742594096 [label=AccumulateGrad] 36 | 2890742593328 -> 2890742594288 37 | 2892656961440 [label="lstm.weight_hh_l0 38 | (512, 128)" fillcolor=lightblue] 39 | 2892656961440 -> 2890742593328 40 | 2890742593328 [label=AccumulateGrad] 41 | 2890742594432 -> 2890742594288 42 | 2892656961040 [label="lstm.bias_ih_l0 43 | (512)" fillcolor=lightblue] 44 | 2892656961040 -> 2890742594432 45 | 2890742594432 [label=AccumulateGrad] 46 | 2890742594480 -> 2890742594288 47 | 2890711435680 [label="lstm.bias_hh_l0 48 | (512)" fillcolor=lightblue] 49 | 2890711435680 -> 2890742594480 50 | 2890742594480 [label=AccumulateGrad] 51 | 2890742594144 -> 2890742592800 52 | 2890742594144 [label=TBackward0] 53 | 2890742593856 -> 2890742594144 54 | 2890540155584 [label="fc.weight 55 | (3, 128)" fillcolor=lightblue] 56 | 2890540155584 -> 2890742593856 57 | 2890742593856 [label=AccumulateGrad] 58 | 2890742592800 -> 2890819084800 59 | } 60 | -------------------------------------------------------------------------------- /Model/model/LSTMModel.svg: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 4 | 6 | 7 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 2890819084800 14 | 15 | (1, 3) 16 | 17 | 18 | 19 | 2890742592800 20 | 21 | AddmmBackward0 22 | 23 | 24 | 25 | 2890742592800->2890819084800 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 2890742593952 32 | 33 | AccumulateGrad 34 | 35 | 36 | 37 | 2890742593952->2890742592800 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 2890540155504 44 | 45 | fc.bias 46 | (3) 47 | 48 | 49 | 50 | 2890540155504->2890742593952 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 2890742593040 57 | 58 | SliceBackward0 59 | 60 | 61 | 62 | 2890742593040->2890742592800 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 2890742594000 69 | 70 | SelectBackward0 71 | 72 | 73 | 74 | 2890742594000->2890742593040 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 2890742593760 81 | 82 | SliceBackward0 83 | 84 | 85 | 86 | 2890742593760->2890742594000 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 2890742593472 93 | 94 | TransposeBackward0 95 | 96 | 97 | 98 | 2890742593472->2890742593760 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 2890742594288 105 | 106 | MkldnnRnnLayerBackward0 107 | 108 | 109 | 110 | 2890742594288->2890742593472 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 2890742594336 117 | 118 | TransposeBackward0 119 | 120 | 121 | 122 | 2890742594336->2890742594288 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 2890742594672 129 | 130 | EmbeddingBackward0 131 | 132 | 133 | 134 | 2890742594672->2890742594336 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 2890742594720 141 | 142 | AccumulateGrad 143 | 144 | 145 | 146 | 2890742594720->2890742594672 147 | 148 | 149 | 150 | 151 | 152 | 2890704316800 153 | 154 | embedding.weight 155 | (13859, 100) 156 | 157 | 158 | 159 | 2890704316800->2890742594720 160 | 161 | 162 | 163 | 164 | 165 | 2890742594096 166 | 167 | AccumulateGrad 168 | 169 | 170 | 171 | 2890742594096->2890742594288 172 | 173 | 174 | 175 | 176 | 177 | 2892656961520 178 | 179 | lstm.weight_ih_l0 180 | (512, 100) 181 | 182 | 183 | 184 | 2892656961520->2890742594096 185 | 186 | 187 | 188 | 189 | 190 | 2890742593328 191 | 192 | AccumulateGrad 193 | 194 | 195 | 196 | 2890742593328->2890742594288 197 | 198 | 199 | 200 | 201 | 202 | 2892656961440 203 | 204 | lstm.weight_hh_l0 205 | (512, 128) 206 | 207 | 208 | 209 | 2892656961440->2890742593328 210 | 211 | 212 | 213 | 214 | 215 | 2890742594432 216 | 217 | AccumulateGrad 218 | 219 | 220 | 221 | 2890742594432->2890742594288 222 | 223 | 224 | 225 | 226 | 227 | 2892656961040 228 | 229 | lstm.bias_ih_l0 230 | (512) 231 | 232 | 233 | 234 | 2892656961040->2890742594432 235 | 236 | 237 | 238 | 239 | 240 | 2890742594480 241 | 242 | AccumulateGrad 243 | 244 | 245 | 246 | 2890742594480->2890742594288 247 | 248 | 249 | 250 | 251 | 252 | 2890711435680 253 | 254 | lstm.bias_hh_l0 255 | (512) 256 | 257 | 258 | 259 | 2890711435680->2890742594480 260 | 261 | 262 | 263 | 264 | 265 | 2890742594144 266 | 267 | TBackward0 268 | 269 | 270 | 271 | 2890742594144->2890742592800 272 | 273 | 274 | 275 | 276 | 277 | 2890742593856 278 | 279 | AccumulateGrad 280 | 281 | 282 | 283 | 2890742593856->2890742594144 284 | 285 | 286 | 287 | 288 | 289 | 2890540155584 290 | 291 | fc.weight 292 | (3, 128) 293 | 294 | 295 | 296 | 2890540155584->2890742593856 297 | 298 | 299 | 300 | 301 | 302 | -------------------------------------------------------------------------------- /Model/model/SA_zh.pt: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/AlcatrazChris/AutoProductEvalution/e8ac3c024d234dd2f2406b3e23da3dd6fa545c0a/Model/model/SA_zh.pt -------------------------------------------------------------------------------- /Model/model/index2word.pt: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/AlcatrazChris/AutoProductEvalution/e8ac3c024d234dd2f2406b3e23da3dd6fa545c0a/Model/model/index2word.pt -------------------------------------------------------------------------------- /Model/model/word2index.pt: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/AlcatrazChris/AutoProductEvalution/e8ac3c024d234dd2f2406b3e23da3dd6fa545c0a/Model/model/word2index.pt -------------------------------------------------------------------------------- /Model/test.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import torch 2 | import torch.nn as nn 3 | from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence 4 | from torch.utils.data import DataLoader 5 | from tqdm import tqdm 6 | import jieba 7 | import pandas as pd 8 | 9 | # Define the tokenizer function 10 | def tokenize(text): 11 | return ' '.join(jieba.cut(text)) 12 | 13 | # Load the saved word2index and index2word dictionaries 14 | word2index = torch.load('model/word2index.pt') 15 | index2word = torch.load('model/index2word.pt') 16 | 17 | # Define the CommentDataset class 18 | class CommentDataset: 19 | def __init__(self, comments): 20 | self.comments = comments 21 | 22 | def __len__(self): 23 | return len(self.comments) 24 | 25 | def __getitem__(self, index): 26 | return torch.LongTensor(self.comments[index]) 27 | 28 | # Define the LSTMModel class 29 | class LSTMModel(nn.Module): 30 | def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim): 31 | super(LSTMModel, self).__init__() 32 | self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) 33 | self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) 34 | self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) 35 | 36 | def forward(self, x): 37 | embedded = self.embedding(x) 38 | output, _ = self.lstm(embedded) 39 | output = output[:, -1, :] 40 | logits = self.fc(output) 41 | return logits 42 | 43 | # Load the saved model 44 | model = LSTMModel(vocab_size=len(word2index), embedding_dim=100, hidden_dim=128, output_dim=3) 45 | model.load_state_dict(torch.load('model/SA_zh.pt')) 46 | device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 47 | model = model.to(device) 48 | model.eval() 49 | 50 | def comment_to_indices(comment): 51 | tokens = comment.split() 52 | indices = [] 53 | for token in tokens: 54 | if token in word2index: 55 | indices.append(word2index[token]) 56 | else: 57 | indices.append(word2index['']) 58 | return indices 59 | # Test the model 60 | def test_model(model, test_data): 61 | dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=32, shuffle=False, collate_fn=lambda x: pad_sequence(x, batch_first=True)) 62 | predictions = [] 63 | with torch.no_grad(): 64 | for comments in tqdm(dataloader, desc='Testing'): 65 | comments = comments.cuda() 66 | logits = model(comments) 67 | _, predicted_labels = torch.max(logits, 1) 68 | predictions.extend(predicted_labels.cpu().tolist()) 69 | return predictions 70 | 71 | # Load the test data 72 | test_df = pd.read_csv('data/data.csv', header=0) 73 | test_df['Comment'] = test_df['Comment'].astype(str).apply(tokenize) 74 | test_comments = test_df['Comment'].apply(comment_to_indices) 75 | test_data = CommentDataset(test_comments) 76 | 77 | # Test the model 78 | predictions = test_model(model, test_data) 79 | 80 | # Convert the predicted labels back to original labels 81 | label_map = {0: -1, 1: 0, 2: 1} 82 | predicted_labels = [label_map[prediction] for prediction in predictions] 83 | test_df['Predicted_Labels'] = predicted_labels 84 | test_df.to_csv('data/data_with_predictions.csv', index=False) 85 | # Print the predicted labels 86 | print(predicted_labels) -------------------------------------------------------------------------------- /Model/train.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import pandas as pd 2 | import torch 3 | import torch.nn as nn 4 | import torch.optim as optim 5 | from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence 6 | from torch.utils.data import Dataset, DataLoader 7 | import jieba 8 | from torchviz import make_dot 9 | 10 | # 数据预处理和分析 11 | df = pd.read_csv('data/中文商品评论.csv', header=0) 12 | df.dropna() 13 | 14 | # 使用jieba进行中文分词 15 | def tokenize(text): 16 | return ' '.join(jieba.cut(text)) 17 | 18 | df['Comment'] = df['Comment'].astype(str).apply(tokenize) 19 | 20 | # 创建词典 21 | word2index = {} 22 | index2word = {} 23 | 24 | # 添加特殊标记 25 | special_tokens = ['', ''] 26 | for token in special_tokens: 27 | word2index[token] = len(word2index) 28 | index2word[len(index2word)] = token 29 | 30 | # 构建词典 31 | for comment in df['Comment']: 32 | tokens = comment.split() 33 | for token in tokens: 34 | if token not in word2index: 35 | word2index[token] = len(word2index) 36 | index2word[len(index2word)] = token 37 | 38 | torch.save(word2index, 'model/word2index.pt') 39 | torch.save(index2word, 'model/index2word.pt') 40 | # 将评论转换为索引序列 41 | def comment_to_indices(comment): 42 | tokens = comment.split() 43 | indices = [] 44 | for token in tokens: 45 | if token in word2index: 46 | indices.append(word2index[token]) 47 | else: 48 | indices.append(word2index['']) 49 | return indices 50 | 51 | df['Comment'] = df['Comment'].apply(comment_to_indices) 52 | 53 | # 定义自定义数据集 54 | class CommentDataset(Dataset): 55 | def __init__(self, df): 56 | self.comments = df['Comment'].tolist() 57 | self.labels = df['Class'].tolist() 58 | 59 | def __len__(self): 60 | return len(self.comments) 61 | 62 | def __getitem__(self, index): 63 | comment = self.comments[index] 64 | label = self.labels[index] 65 | return torch.LongTensor(comment), label 66 | 67 | # 定义LSTM模型 68 | class LSTMModel(nn.Module): 69 | def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim): 70 | super(LSTMModel, self).__init__() 71 | self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) 72 | self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) 73 | self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) 74 | 75 | def forward(self, x): 76 | embedded = self.embedding(x) 77 | output, _ = self.lstm(embedded) 78 | output = output[:, -1, :] 79 | logits = self.fc(output) 80 | return logits 81 | 82 | # 定义超参数 83 | vocab_size = len(word2index) 84 | embedding_dim = 100 85 | hidden_dim = 128 86 | output_dim = 3 # 3个类别，positive、neutral、negative 87 | 88 | # 将标签转换为从 0 开始的整数索引 89 | label_map = {-1: 0, 0: 1, 1: 2} 90 | df['Class'] = df['Class'].map(label_map) 91 | 92 | 93 | # 创建数据集和数据加载器 94 | dataset = CommentDataset(df) 95 | batch_size = 32 96 | 97 | # 使用pad_sequence进行填充和堆叠 98 | dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, collate_fn=lambda x: (pad_sequence([i[0] for i in x], batch_first=True), torch.tensor([i[1] for i in x]))) 99 | 100 | # 初始化模型和优化器 101 | model = LSTMModel(vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim) 102 | model = model.cuda() # 将模型放在 GPU 上 103 | optimizer = optim.Adam(model.parameters()) 104 | 105 | # 训练模型 106 | num_epochs = 50 107 | for epoch in range(num_epochs): 108 | total_loss = 0 109 | total_samples = 0 110 | 111 | for comments, labels in dataloader: 112 | comments = comments.cuda() 113 | labels = labels.cuda().long() 114 | 115 | optimizer.zero_grad() 116 | 117 | logits = model(comments) 118 | loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels) 119 | 120 | loss.backward() 121 | optimizer.step() 122 | 123 | total_loss += loss.item() * comments.size(0) 124 | total_samples += comments.size(0) 125 | 126 | epoch_loss = total_loss / total_samples 127 | print(f'Epoch {epoch + 1}/{num_epochs}, Loss: {epoch_loss:.4f}') 128 | 129 | # 保存模型 130 | torch.save(model.state_dict(), 'model/SA_zh.pt') 131 | 132 | dummy_input = torch.ones(1, 100).long() 133 | if torch.cuda.is_available(): 134 | model = model.cpu() 135 | out = model(dummy_input) 136 | make_dot(out, params=dict(model.named_parameters())).render("model/LSTMModel", format="svg") 137 | -------------------------------------------------------------------------------- /Spider.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from bs4 import BeautifulSoup 2 | from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 3 | from utils import clear_folder 4 | import requests 5 | import json 6 | import pandas as pd 7 | import re 8 | import csv 9 | 10 | #爬虫类 11 | class Spider: 12 | def __init__(self, url, timeout): 13 | super().__init__() 14 | self.url = url 15 | self.timeout = timeout 16 | self.header = { 17 | #写自己的cookie和header 18 | } 19 | self.params = { 20 | "itemId": "", 21 | "sellerId": "123456789", 22 | "currentPage": "1", 23 | "callback": "jsonp723" 24 | } 25 | self.df = pd.DataFrame()#传递数据用的 26 | 27 | #获取页面 28 | def get_page(self): 29 | try: 30 | page = requests.get(self.url, headers=self.header, timeout=self.timeout) 31 | page.raise_for_status() 32 | with open('temp/data/page.txt', 'w', encoding='utf-8', errors='ignore') as f: 33 | f.write(page.text) 34 | print("获取页面信息成功") 35 | return page.text 36 | except requests.exceptions.RequestException as err: 37 | print("获取页面信息失败：", str(err)) 38 | return None 39 | 40 | #接口函数，方便在UI中调用 41 | def Interface(self, platform): 42 | page = self.get_page() 43 | if page is None: 44 | return '页面为空', None 45 | try: 46 | if platform == 'taobao': 47 | self.df = self.taobao_prase_page(page) 48 | elif platform == 'jingdong': 49 | self.df = self.jingdong_prase_page(page) 50 | return "保存DataFrame成功", self.df 51 | except Exception as err: 52 | return str(err) + '获取失败', None 53 | 54 | #获取评论的接口 55 | def get_comments(self, platform): 56 | if platform == 'taobao': 57 | executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=48) 58 | clear_folder('temp/TB_comment') 59 | for index in self.df.index: 60 | item_id = self.df.at[index, 'ID'] 61 | writer = open(f"temp/TB_comment/{item_id}comments.csv", "w", newline='', encoding='utf-8-sig') 62 | executor.submit(self.tbcomments_crawl, item_id, 20, writer) 63 | executor.shutdown(wait=True) 64 | elif platform == 'jingdong': 65 | executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=30) 66 | clear_folder('temp/JD_comment') 67 | for index in self.df.index: 68 | item_id = self.df.at[index, 'ID'] 69 | writer = open(f"temp/JD_comment/{item_id}comments.csv", "w", newline='', encoding='utf-8-sig') 70 | executor.submit(self.jdcomments_crawl, item_id, 5, writer) 71 | executor.shutdown(wait=True) 72 | 73 | #处理淘宝页面的信息 74 | def taobao_prase_page(self, page): 75 | data_list = [] 76 | page_info = re.findall('g_page_config = (.*);', page)[0] 77 | page_info = json.loads(page_info) 78 | info = page_info['mods']['itemlist']['data']['auctions'] 79 | 80 | for index in info: 81 | level_classes = index['shopcard']['levelClasses'] 82 | seller_credit = level_classes[0].get('sellerCredit') if level_classes else None 83 | total_rate = level_classes[0].get('totalRate') if level_classes else None 84 | data_dict = { 85 | "ID": index['nid'], 86 | "商品": index['raw_title'], 87 | "价格": index['view_price'], 88 | "店铺": index['nick'], 89 | "店铺地址": index['shopLink'], 90 | "购买人数": index['view_sales'], 91 | "发货地": index['item_loc'], 92 | "详情页": index['detail_url'], 93 | "图片": index['pic_url'], 94 | "店铺信息": { 95 | '天猫' if level_classes and any( 96 | d.get('levelClass') == 'icon-supple-level-jinguan' for d in level_classes) else '无', 97 | seller_credit, 98 | total_rate 99 | } 100 | } 101 | data_list.append(data_dict) 102 | pd.DataFrame(data_list).to_csv('temp/data/TBdata.csv', header=True) 103 | print("成功缓存淘宝数据") 104 | return pd.DataFrame(data_list) 105 | 106 | #处理京东页面的信息 107 | def jingdong_prase_page(self, page): 108 | data_list = [] 109 | data = BeautifulSoup(page, 'html.parser') 110 | infos = data.find_all('li', class_='gl-item') 111 | 112 | 113 | for info in infos: 114 | # print(info) 115 | ID = info.get('data-sku') 116 | item = info.find('div', class_='p-name p-name-type-2').get_text(strip=True) 117 | price = info.find('i').get_text(strip=True) 118 | try: 119 | shop = info.find('a', class_='curr-shop' if 'curr-shop' in info else 'curr-shop hd-shopname').get_text( 120 | strip=True) 121 | except: 122 | shop = None 123 | try: 124 | shoplink = info.find('div', class_='p-shop').a['href'] 125 | except: 126 | shoplink = None 127 | img = info.find('img').get('data-lazy-img') 128 | detail_page = info.find('div', class_='p-name p-name-type-2').a['href'] 129 | loc = info.find('div', class_='p-stock')['data-province'] 130 | try: 131 | tips = info.find('i', class_='goods-icons J-picon-tips J-picon-fix').get_text(strip=True) 132 | except Exception as e: 133 | tips = '无' 134 | try: 135 | shopreputation = info.find('div', class_='p-shop')['data-reputation'] 136 | except Exception as e: 137 | shopreputation = 0 138 | 139 | data_dict = { 140 | 'ID': ID, 141 | '商品': item, 142 | '价格': price, 143 | '店铺': shop, 144 | '店铺地址': shoplink, 145 | "购买人数": None, 146 | "发货地": loc, 147 | '详情页': detail_page, 148 | '图片': img, 149 | '店铺信息': {'标签': tips, '店铺信誉': shopreputation} 150 | } 151 | data_list.append(data_dict) 152 | 153 | pd.DataFrame(data_list).to_csv('temp/data/JDdata.csv', header=True) 154 | print("成功缓存京东数据") 155 | return pd.DataFrame(data_list) 156 | 157 | #获取淘宝评论 158 | def tbcomments_crawl(self, itemId, pages, writer): 159 | self.header['referer'] = 'https://detail.tmall.com/item.htm?id=' + itemId 160 | tbcom_url = "https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm" 161 | attris = ["rateContent"] 162 | csv_writer = csv.writer(writer) 163 | csv_writer.writerow(attris) 164 | print('正在获取评论. . . . . .\n') 165 | for i in range(pages): 166 | page = i + 1 167 | params = { 168 | "itemId": itemId, 169 | "sellerId": "123456789", 170 | "currentPage": str(page), 171 | "callback": "jsonp723" 172 | } 173 | req = requests.get(tbcom_url, params, headers=self.header).content.decode('utf-8')[11:-1] 174 | # print(req) 175 | result = json.loads(req) 176 | comments = result["rateDetail"]["rateList"] 177 | if len(comments) == 0: 178 | print("获取评论失败") 179 | for comment in comments: 180 | tmp = [] 181 | # print(comment) 182 | for attri in attris: 183 | tmp.append(comment[attri]) 184 | csv_writer.writerow(tmp) 185 | 186 | #获取京东评论 187 | def jdcomments_crawl(self, itemId, pages, writer): 188 | base_url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action' 189 | callback_param = 'fetchJSON_comment98' 190 | score_param = '0' 191 | sort_type_param = '5' 192 | page_size_param = '10' 193 | is_shadow_sku_param = '0' 194 | fold_param = '1' 195 | 196 | comments = [] 197 | scores = [] 198 | print('正在获取评论. . . . . .\n') 199 | for page in range(1, pages, 1): 200 | url = f'{base_url}?callback={callback_param}&productId={itemId}&score={score_param}&sortType={sort_type_param}&pageSize={page_size_param}&isShadowSku={is_shadow_sku_param}&fold={fold_param}&page={page}' 201 | response = requests.get(url, headers=self.header) 202 | if response == None: 203 | print("获取评论失败") 204 | data = response.text 205 | json_data = json.loads(data[data.find('(') + 1:-2]) 206 | comments_data = json_data.get("comments", []) 207 | for comment in comments_data: 208 | comments.append(comment.get("content", "").strip().replace("\n", "")) 209 | scores.append(comment.get("score", "")) 210 | 211 | csv_writer = csv.writer(writer) 212 | attris = ["评论"] 213 | csv_writer.writerow(attris) 214 | for comment, score in zip(comments, scores): 215 | csv_writer.writerow([comment]) 216 | -------------------------------------------------------------------------------- /UI.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from PyQt5.QtWidgets import QWidget, QVBoxLayout, QPushButton, QLineEdit, QComboBox, QLabel, QHBoxLayout, QMessageBox 2 | from PyQt5.QtWebEngineWidgets import QWebEngineView 3 | from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal, QUrl, Qt 4 | from PyQt5.QtGui import QFont 5 | from urllib.parse import quote 6 | from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed 7 | from Evalution import CommentEvaluator 8 | from utils import download_image, clear_folder 9 | import Spider 10 | import os 11 | import shutil 12 | import time 13 | import pandas as pd 14 | 15 | script_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) 16 | 17 | 18 | # 爬虫线程 19 | class SpiderThread(QThread): 20 | signal = pyqtSignal(str, pd.DataFrame) 21 | 22 | def __init__(self, url, platform): 23 | QThread.__init__(self) 24 | self.url = url 25 | self.platform = platform 26 | self.spider = None 27 | self.executor = None 28 | 29 | def run(self): 30 | self.spider = Spider.Spider(self.url, 5) 31 | self.evaluator = CommentEvaluator('Model/model/SA_zh.pt', 'Model/model/word2index.pt', 32 | 'Model/model/index2word.pt') 33 | 34 | status, data = self.spider.Interface(self.platform) 35 | self.signal.emit(status, data) 36 | self.spider.get_comments(self.platform) 37 | self.evaluator.Interface(self.platform) 38 | 39 | 40 | #评价线程 41 | class EvalutionThread(QThread): 42 | signal = pyqtSignal(str, object, int) 43 | 44 | def __init__(self, platform): 45 | QThread.__init__(self) 46 | self.platform = platform 47 | 48 | def run(self): 49 | print("开始评价") 50 | if self.platform == 'jingdong': 51 | data = pd.read_csv('temp/data/JDdata.csv', header=0) 52 | if 'score_normalized' not in data.columns: 53 | data = None 54 | status = "评价失败,请重试" 55 | elif self.platform == 'taobao': 56 | data = pd.read_csv('temp/data/TBdata.csv', header=0) 57 | if 'score_normalized' not in data.columns: 58 | data = None 59 | status = "评价失败，请重试" 60 | else: 61 | data = None 62 | status = "评价失败，请重试" 63 | print("评价中. . . . . .") 64 | self.signal.emit(status, data, 1) 65 | 66 | 67 | #保存数据线程 68 | class SaveThread(QThread): 69 | signal = pyqtSignal(str) 70 | 71 | def __init__(self, platform): 72 | QThread.__init__(self) 73 | self.platform = platform 74 | 75 | def run(self): 76 | print("保存中...") 77 | now = str(time.time()) 78 | try: 79 | if self.platform == 'jingdong': 80 | print('copying') 81 | shutil.copyfile('temp/data/JDdata.csv', 'data/JDdata' + now + '.csv') 82 | print('copy success') 83 | status = '保存成功，路径为data/JDdata' + now + '.csv' 84 | elif self.platform == 'taobao': 85 | shutil.copyfile('temp/data/TBdata.csv', 'data/TBdata' + now + '.csv') 86 | status = '保存成功，路径为data/TBdata' + now + '.csv' 87 | else: 88 | print("other") 89 | status = "保存失败!" 90 | self.signal.emit(status) 91 | except Exception as e: 92 | self.signal.emit(e) 93 | 94 | 95 | #从浏览器返回页面线程 96 | class BackThread(QThread): 97 | signal = pyqtSignal(str, object, int) 98 | 99 | def __init__(self, platform): 100 | QThread.__init__(self) 101 | self.platform = platform 102 | 103 | def run(self): 104 | status = "返回失败，请重试" 105 | if self.platform == 'jingdong': 106 | data = pd.read_csv('temp/data/JDdata.csv', header=0) 107 | if 'score_normalized' not in data.columns: 108 | self.signal.emit(status, data, 0) 109 | else: 110 | self.signal.emit(status, data, 1) 111 | elif self.platform == 'taobao': 112 | data = pd.read_csv('temp/data/TBdata.csv', header=0) 113 | if 'score_normalized' not in data.columns: 114 | self.signal.emit(status, data, 0) 115 | else: 116 | self.signal.emit(status, data, 1) 117 | else: 118 | data = None 119 | self.signal.emit(status, data, 0) 120 | 121 | #UI类 122 | class App(QWidget): 123 | # 初始化信号！！！！不初始化等着被卡死吧 124 | search_complete_signal = pyqtSignal(str, pd.DataFrame) 125 | auto_evaluate_complete_signal = pyqtSignal(str, object, int) 126 | save_data_complete_signal = pyqtSignal(str) 127 | back_complete_signal = pyqtSignal(str, object, int) 128 | 129 | def __init__(self): 130 | super().__init__() 131 | self.title = '超级智能的商品推荐系统--by Alcatraz' 132 | self.initUI() 133 | self.platform_dict = { 134 | '京东': 'jingdong', 135 | '淘宝': 'taobao' 136 | } 137 | 138 | self.search_complete_signal.connect(self.update_result) 139 | self.auto_evaluate_complete_signal.connect(self.update_result) 140 | self.save_data_complete_signal.connect(self.show_message) 141 | self.back_complete_signal.connect(self.update_result) 142 | 143 | def initUI(self): 144 | self.setWindowTitle(self.title) 145 | self.setGeometry(500, 200, 800, 600) 146 | 147 | layout = QVBoxLayout() 148 | 149 | # Title 150 | font = QFont("Arial", 20, QFont.Bold) 151 | self.label = QLabel('智能商品推荐系统') 152 | self.label.setFont(font) 153 | self.label.setAlignment(Qt.AlignHCenter) 154 | self.label.setStyleSheet('QLabel { max-height: 40px; }') 155 | layout.addWidget(self.label) 156 | 157 | # 输入框 158 | self.inputLine = QLineEdit() 159 | self.inputLine.setFixedSize(750, 30) 160 | self.inputLine.setPlaceholderText("请输入商品名称") 161 | layout.addWidget(self.inputLine) 162 | 163 | # 按钮 164 | buttonsLayout = QHBoxLayout() 165 | self.comboBox = QComboBox() 166 | self.comboBox.addItem("京东") 167 | self.comboBox.addItem("淘宝") 168 | self.comboBox.setFixedSize(70, 20) 169 | self.button1 = QPushButton('搜索', self) 170 | self.button1.clicked.connect(self.search) 171 | self.button1.setFixedSize(70, 30) 172 | self.button2 = QPushButton('保存数据', self) 173 | self.button2.clicked.connect(self.save_data) 174 | self.button2.setFixedSize(70, 30) 175 | self.button3 = QPushButton('自动评价', self) 176 | self.button3.clicked.connect(self.auto_evaluate) 177 | self.button3.setFixedSize(70, 30) 178 | self.button4 = QPushButton('返回主页', self) 179 | self.button4.clicked.connect(self.back) 180 | self.button4.setFixedSize(70, 30) 181 | 182 | buttonsLayout.addWidget(self.comboBox) 183 | buttonsLayout.addWidget(self.button1) 184 | buttonsLayout.addWidget(self.button2) 185 | buttonsLayout.addWidget(self.button3) 186 | buttonsLayout.addWidget(self.button4) 187 | buttonsLayout.setAlignment(Qt.AlignLeft) 188 | layout.addLayout(buttonsLayout) 189 | 190 | # 文本浏览器 191 | self.resultBox = QWebEngineView() 192 | layout.addWidget(self.resultBox) 193 | self.setLayout(layout) 194 | 195 | def search(self): 196 | 197 | url_dict = { 198 | '京东': 'https://search.jd.com/Search?keyword=', 199 | '淘宝': 'https://s.taobao.com/search?q=' 200 | } 201 | goods = quote(self.inputLine.text()) 202 | platform = self.comboBox.currentText() 203 | url = url_dict.get(platform, None) + goods 204 | if url is not None: 205 | self.thread = SpiderThread(url, self.platform_dict[platform]) 206 | self.thread.signal.connect(self.search_complete_signal.emit) 207 | self.thread.start() 208 | 209 | def auto_evaluate(self): 210 | print("auto_evaluate") 211 | platform = self.comboBox.currentText() 212 | self.thread = EvalutionThread(self.platform_dict[platform]) 213 | self.thread.signal.connect(self.auto_evaluate_complete_signal.emit) 214 | self.thread.start() 215 | 216 | def save_data(self): 217 | print("save_data") 218 | platform = self.comboBox.currentText() 219 | self.thread = SaveThread(self.platform_dict[platform]) 220 | self.thread.signal.connect(self.save_data_complete_signal.emit) 221 | self.thread.start() 222 | 223 | def back(self): 224 | platform = self.comboBox.currentText() 225 | self.thread = BackThread(self.platform_dict[platform]) 226 | self.thread.signal.connect(self.back_complete_signal.emit) 227 | self.thread.start() 228 | 229 | def show_message(self, text): 230 | msg = QMessageBox() 231 | msg.setText(text) 232 | msg.exec_() 233 | 234 | def update_result(self, status, df, flag=0): 235 | if df is not None: 236 | result_text = [] 237 | star = lambda \ 238 | x: 1 if 0 <= x < 0.2 else 2 if 0.2 <= x < 0.4 else 3 if 0.4 <= x < 0.6 else 4 if 0.6 <= x < 0.8 else 5 239 | num_images = len(df) 240 | image_counter = 0 241 | clear_folder('temp/img') 242 | with ThreadPoolExecutor(max_workers=48) as executor: 243 | futures = {executor.submit(download_image, 244 | 'http:' + row['图片'] if not row['图片'].startswith('http') else row['图片'], 245 | index): (index, row) for index, row in df.iterrows()} 246 | 247 | for future in as_completed(futures): 248 | index, row = futures[future] 249 | try: 250 | success, image_file = future.result() 251 | image_path_absolute = os.path.join(script_dir, image_file) 252 | image_file = 'file:///{}'.format(image_path_absolute) 253 | if success: 254 | image_counter += 1 255 | print("加载中 {}/{}".format(image_counter, num_images)) 256 | result_text.append('
') 257 | result_text.append('
{}/{}
'.format(image_counter, num_images)) 258 | result_text.append('
') 259 | result_text.append( 260 | '
'.format( 261 | image_file)) 262 | result_text.append('
') 263 | result_text.append('商品：' + str(row['商品']) + '
') 264 | result_text.append('价格￥：' + str(row['价格']) + '
') 265 | result_text.append('店铺：' + str(row['店铺']) + '
') 266 | result_text.append('购买人数：' + str(row['购买人数']) + '
') 267 | result_text.append('发货地：' + str(row['发货地']) + '
') 268 | result_text.append('链接： 点击前往
') 271 | if flag == 1: result_text.append( 272 | '推荐指数:' + str(star(row['score_normalized'])) + '
') 273 | result_text.append('
') 274 | 275 | result_text.append('\n') 283 | except Exception as e: 284 | print(e) 285 | result_text = ''.join(result_text) 286 | print("加载完成") 287 | with open('temp/page.html', 'w', encoding='utf-8') as file: 288 | file.write(result_text) 289 | self.resultBox.load(QUrl.fromLocalFile(os.path.abspath('temp/page.html'))) 290 | else: 291 | self.resultBox.setHtml('

{}

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0,100030264685,浪莎丝袜女超薄性感黑丝显瘦美腿袜纯欲风长筒打底连裤袜 2条装,19.9,浪莎（LangSha）内衣京东自营专卖店,//mall.jd.com/index-1000285849.html?from=pc,,江苏,//item.jd.com/100030264685.html,//img10.360buyimg.com/n7/jfs/t1/60090/22/20218/361154/62d75ae4E075ab990/323ef90085c2f60c.jpg,"{'标签': '自营', '店铺信誉': '95'}",167,0.7766497461928934 3 | 1,2357395,浪莎丝袜女超薄款黑丝6双连裤袜性感长筒黑色春夏打底袜 黑色6双 均码,39.0,浪莎内衣京东自营官方旗舰店,//mall.jd.com/index-1000081341.html?from=pc,,江苏,//item.jd.com/2357395.html,//img10.360buyimg.com/n7/jfs/t1/79223/10/23952/74303/63c768baF423e3814/78537a8e9560ad94.jpg,"{'标签': '自营', '店铺信誉': '97'}",187,0.8781725888324873 4 | 2,10045672966898,涓涓细语黑丝袜女夏季黑丝网红ins潮春秋肉色性感连裤袜jk学生打底袜 黑色1条-【丝袜】 适合75-125斤【高品质贴身】,7.99,涓涓细语宏佳专卖店,//mall.jd.com/index-11819144.html?from=pc,,江苏,//item.jd.com/10045672966898.html,//img13.360buyimg.com/n7/jfs/t1/113724/37/25478/108612/6221e964E7644c1f4/4f87a52629b6a460.jpg,"{'标签': '无', '店铺信誉': '90'}",162,0.751269035532995 5 | 3,6482440,浪莎丝袜女性感开档免脱裤袜超薄情调丝袜连裤袜均码 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建议80-斤换季低价促销，先到先得，试穿+无理由退换,59.0,美凤服装专营店,//mall.jd.com/index-10064417.html?from=pc,,江苏,//item.jd.com/10053857734926.html,//img11.360buyimg.com/n7/jfs/t1/186003/39/24749/95883/629c7a04E69f7f5aa/3392c9c7ccf53334.jpg,"{'标签': '无', '店铺信誉': '87'}",87,0.4868421052631579 26 | 24,10068122050164,牧狮德工装牛仔背带裤女春秋2023宽松韩版九分减龄高腰显瘦可盐可甜炸街 深蓝色 M,139.0,牧狮德官方旗舰店,//mall.jd.com/index-10343420.html?from=pc,,江苏,//item.jd.com/10068122050164.html,//img14.360buyimg.com/n7/jfs/t1/165280/26/31797/181390/63d9d353F7159ef84/8c0a8da99e0f71fa.jpg,"{'标签': '无', '店铺信誉': '9'}",50,0.24342105263157895 27 | 25,10058425985806,织迷150cm小个子牛仔背带裤女秋冬新款设计感小众裤子宽松阔腿连体裤蓝色 高质量收藏 L(建议105-115斤)新品上架，限时低价促销！！！关注店铺加入购物车下单优先发货【支持7天无理由退换】,76.0,织迷女装旗舰店,//mall.jd.com/index-11518202.html?from=pc,,江苏,//item.jd.com/10058425985806.html,//img11.360buyimg.com/n7/jfs/t1/183168/2/25754/224302/62f8633bEfe538718/fb38582393a62c7f.jpg,"{'标签': '无', '店铺信誉': '100'}",100,0.5723684210526315 28 | 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29,100026716841,Semir森马背带裤女明线设计春秋款纯棉显瘦阔腿裤复古潮酷109522127070,179.99,森马京东自营旗舰店,//mall.jd.com/index-1000013241.html?from=pc,,江苏,//item.jd.com/100026716841.html,//img11.360buyimg.com/n7/jfs/t1/65836/21/24197/55072/649eb018Fef65b312/c9fe160735f84c89.jpg,"{'标签': '自营', '店铺信誉': '93'}",138,0.8223684210526315 32 | -------------------------------------------------------------------------------- /font/msyh.ttc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/AlcatrazChris/AutoProductEvalution/e8ac3c024d234dd2f2406b3e23da3dd6fa545c0a/font/msyh.ttc -------------------------------------------------------------------------------- /font/msyhbd.ttc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/AlcatrazChris/AutoProductEvalution/e8ac3c024d234dd2f2406b3e23da3dd6fa545c0a/font/msyhbd.ttc -------------------------------------------------------------------------------- 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# 淘宝、京东商品爬虫及评价系统 2 | ## 1. 使用说明 3 | 1. 安装项目所依赖的库 4 | 打开项目所在文件夹，进入Terminal，输入 5 | 6 | ```Terminal 7 | pip install -r requirements.txt 8 | ``` 9 | 2. 从文件夹进入Terminal（文件路径处输入：cmd） 10 | 3. 在Terminal中输入： 11 | ```Terminal 12 | Python main.py 13 | ``` 14 | 4. 成功运行后的界面如下： 15 | ![img/menu.png](img/menu.png) 16 | 5. 使用方法：在输入框中输入商品名称，然后在左侧下拉框中选择平台（京东/淘宝），点击搜索即可得到搜索结果。在搜索完成以后可以点击保存数据，系统会自动将数据保存在data文件夹中，并且会弹出保存成功的提示，具体如下图。 17 | ![img.png](img/test.png) 18 | 由于电商网站的反爬比较严重，可能会有请求被反爬程序拦截的问题，此时程序可能会意外退出。遇到此类情况，请在Spider.py文件中的‘def __init__(self, url, timeout):’中的'self.headers'里替换自己的cookies后重试。 19 | 20 | 21 | 6. 关于自动评价的用法：自动评价是基于商品的商家信息和商品的评论自动给出推荐等级的方法，具体的算法看请看后面部分的说明。使用方法为在加载完数据后点击自动评价。 22 | 若评价成功（正常情况下）,界面会刷新，并在原来商品的页面下方新增一行：推荐指数。 23 | 推荐指数有5个档次，分别是1、2、3、4、5，越大则是从算法角度来说越好的商品。 24 | ![img_1.png](img/img_1.png) 25 | 当然由于网站经常会有反爬虫或者数据未加载完全便进行评价的问题，也有可能会评价不成功，此时会显示 26 | ![img.png](img/img0000.png) 27 | 如果显示不成功，建议等待片刻后再次点击“自动评价”，如果仍然不成功，建议重新搜索后等待片刻再使用“自动评价”。若前两种方法均不能成功，请更改关键词或平台尝试。 28 | ## 2. 我的想法 29 | 为什么我会想做这个系统？ 30 | 现在在网上购物是在是太难挑了，所以我基本选择不购物，但是有时候真的需要购物时如何快速的对比商品之间谁更加值得购买呢？ 31 | 我想结合自己的购物挑选物品的习惯将爬虫技术与NLP（其实不能算NLP吧，本次项目我仅仅使用了LSTM对商品的评论进行分类） ，实现购物的快速预比对。 32 | 当然了，这只是我自己写来做测试的，后续我自己是不是会使用本程序进行物品挑选也还是未可知，如本程序出现任何问题而对您的购物 33 | 产生了任何不愉快的影响与我无关:yum: ^o^ 34 | ## 3. 具体实现 35 | ### 3.0 文件结构 36 | ```commandline 37 | - .idea 38 | - __pycache__ 39 | - data 40 | - img 41 | + Model 42 | | - data 43 | | - model 44 | | - test.py 45 | | - train.py 46 | + temp 47 | | + data 48 | | | - JDdata.csv 49 | | | - page.txt 50 | | | - TBdata.csv 51 | | - img 52 | | - JD_comment 53 | | - TB_comment 54 | - main.py 55 | - Spider.py 56 | - Evalution.py 57 | - UI.py 58 | - utils.py 59 | - readme.md 60 | - requirements.txt 61 | ``` 62 | 本项目的文件结构如上所示。.idea和__pycache__均为pycharm配置环境时自动生成，不必理会。data文件夹用于存放点击“保存数据”存放的数据。img为本文件(readme.md)中图片的存放位置， 63 | Model为LSTM模型的存放地址，Model/data为数据集，其中有多个数据集，部分是我自己的，还有一些是网上开源的数据集。Model/model中是已经训练好的模型和分词词典及索引，用于商品评价的分类，test.py为测试程序，train.py为训练程序 64 | temp文件夹是程序的临时数据，每次进行搜索时会自动清理。data中是网页源码和京东、淘宝爬取完后的数据。img为商品图片， 65 | JD_comment和TB_comment是京东和淘宝评论的存放文件夹。main.py是主程序，Spider.py是爬虫程序，Evaluation.py 66 | 是使用LSTM进行商品评论分类及对商品评分的程序，UI.py是整个界面的源代码，utils.py是一些程序所需要的工具函数，比如clear_folder， 67 | readme.md为本文件，requirements.txt为本项目的依赖文件。 68 | ### 3.1 爬虫部分的实现 69 | #### 3.1.1 URL部分 70 | **1.淘宝** 71 | 在淘宝搜索商品是，url的构成通常是 72 | https://s.taobao.com/search?q= +keyword 73 | 因此我们可以考虑在将前一部分'https://s.taobao.com/search?q=' 固定，然后将输入框的keyword加入url构成一个完整的淘宝链接。 74 | **2.京东** 75 | 在京东搜索商品是，url的构成通常是 76 | https://search.jd.com/Search?keyword= +keyword 77 | 因此我们可以考虑将前一部分 'https://search.jd.com/Search?keyword=' 固定，然后将输入框的keyword加入url构成一个完整的京东链接 78 | 代码实现 79 | ```Python 80 | def search(self): 81 | Spider.clear_folder('temp/img') 82 | url_dict = { 83 | '京东': 'https://search.jd.com/Search?keyword=', 84 | '淘宝': 'https://s.taobao.com/search?q=' 85 | } 86 | goods = quote(self.inputLine.text()) 87 | platform = self.comboBox.currentText() 88 | url = url_dict.get(platform, None) + goods 89 | ``` 90 | #### 3.1.2 请求返回的数据 91 | 前面我们已经成功生成了url，使用get命令可以轻松获得淘宝或者京东网页的数据，当然，前提是需要有一个有效的cookies(在header中修改) 92 | ```Python 93 | def get_page(self): 94 | """获取网页源代码""" 95 | try: 96 | page = requests.get(self.url, headers=self.header, timeout=self.timeout) 97 | page.raise_for_status() 98 | with open('temp/data/page.txt', 'w', encoding='utf-8', errors='ignore') as f: 99 | f.write(page.text) 100 | print("成功获取信息！") 101 | return page.text 102 | except requests.exceptions.RequestException as err: 103 | print("获取信息失败！：", str(err)) 104 | return None 105 | ``` 106 | 得到返回的数据后，我们将它保存在（‘temp/data/page.txt')中，通过查看淘宝与京东返回的信息，我们可以使用数据处理工具得到我们所需要的信息。 107 | #### 3.1.3 处理返回的数据 108 | 淘宝返回的格式与京东返回的格式是不一样的，因此我们分开考虑 109 | **1. 淘宝** 110 | ```json 111 | g_page_config = {"pageName":"mainsrp","mods": 112 | {"shopcombotip":{"status":"hide"},"phonenav":{"status":"hide"},"debugbar":{"status":"hide"},"shopcombo":{"status":"hide"},"itemlist":{"status":"show","data":{"postFeeText":"运费","trace":"msrp_auction","auctions": 113 | [{"p4p":1,"p4pSameHeight":true,"nid":"667665852631","category":"50019780","categoryp":"50019780","pid":"","title":"【顺丰速发 12期免息】三星Samsung Galaxy Tab S8/S8+/S8 Ultra 系列平板\u003cspan class\u003dH\u003e电脑\u003c/span\u003e追剧智能2022新款学生学习办公", 114 | "raw_title":"三星Samsung Galaxy Tab S8/S8+/S8 Ultra","pic_url":"//g-search1.alicdn.com/img/bao/uploaded/i4/imgextra/i2/15237275/O1CN01pT4wAN23c0EGYuBz8_!!0-saturn_solar.jpg", 115 | "detail_url":"https://click.simba.taobao.com/cc_im?p\u003d%B5%E7%C4%D4\u0026s\u003d258036029\u0026k\u003d941\u0026e\u003d7MhVImNq06g4FU297ykXkL0lr8Y%2BWJnH2BSzT98RTKmCN0ks99GXa3%2BkNwBOgeUJ264aitxLH9Xs7C86hJXoc2Zuwt5lUHX8%2FvJhJiJ2j9NaaWVQ00QGKVXZPZ51zaOF83L0YmhDqENIZXKKqgcL8Uk%2BsXf%2FzuXHKJ101vM08FKtMegztztPKowLjr8NwZsaV3K2ZC%2FRHKPfFL9%2FXi0sjssMaZzMfFqmpUkGp0RWL7WLQX3h%2FvnxLVGn3W0uWPg0xKK0Ib9iLfNFMbAqedjepIwAT5fCOpCXxLcHJkEbXSQuuwibxsb899yGPEslrJ4m6EMo7qFbr4pGkLqW7bG5aGo0LWE3m6azH%2Fcxh4K5P7e7KJwcjwaBPfp%2BI8%2FQIrQDfx5Fai9iU2nkABk2OYNFPq%2Ffem9c6rr73zYyJ%2FSxPZpR2CgTXsvg%2BX4E5Z8y0agm%2FZkg%2BP1KXGvvOhSIpPZpHNcp%2Bm7zxYfkq6cmPThFYeHeRDDMKL8fA5I12i54GTIddT9kN4cAmGpNeQDBvJR4gyT2gcNBBXWr7vO%2FjlXKb%2BH9G%2BA786GmXnb1Aqdjk7F8aM8IjgQ4sR3SuDF2CXTS0LGE0GoFz9CTYndyMA%2F%2FZajeJ0YWKagglrF5lj9YUXvK1MjujltwM9fK%2FKHL8Sv%2Bsi9R8AHwrJq%2BH5tRvZ7qers4Y4fLZ972bJFz8rHwRaLgiuXa%2FSlo%2FC1vjEMG2nmv8ZC7VJ6NGPHIiC0X8LPtSrt%2BdiLshbz0%2F1tbaXReyERznGumSKkJdhF3cXm7Vbc0OjICCASfrUBGcATQKVRc%2BNCJ%2FoWR8%2FJNYDF3%2FzJlhvGTxNgXcJMkKgCYFt%2FFco%2B%2FrxVgTc%2FyCWRBm4kgW3TMr3154qWZaNNiMM4QfHC5bvXnmCvbyAmBQIhguGi3Z8s8KBRrradrrKO79vQSJh5lkIg%3D", 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119 | "shopLink":"https://click.simba.taobao.com/cc_im?p\u003d%B5%E7%C4%D4\u0026s\u003d258036029\u0026k\u003d897\u0026e\u003dZaQW5fRjigU4FU297ykXkL0lr8Y%2BWJnH2BSzT98RTKmCN0ks99GXa3%2BkNwBOgeUJ264aitxLH9XkK9atyv2jJmZuwt5lUHX8%2FvJhJiJ2j9NaaWVQ00QGKVXZPZ51zaOF83L0YmhDqENIZXKKqgcL8Uk%2BsXf%2FzuXHKJ101vM08FKtMegztztPKowLjr8NwZsaV3K2ZC%2FRHKPfFL9%2FXi0sjssMaZzMfFqmpUkGp0RWL7WLQX3h%2FvnxLVGn3W0uWPg0xKK0Ib9iLfNFMbAqedjepIwAT5fCOpCXxLcHJkEbXSQuuwibxsb899yGPEslrJ4m6EMo7qFbr4pGkLqW7bG5aGo0LWE3m6azH%2Fcxh4K5P7c9uq5tu8VVR4Z1zvMnd1UT840%2BjTL9MX%2Bh2%2BKnReLmOvxDJTGDRakn3Z8GwhrCzUFiW005oJXLWyRIHV5nqcI5mBbfxXKPv68LwW3Hds6kjuFva8qmFXDhFADm9aIp7YOZCJ6wC8Tk%2B6U217HG1rsmEvQiVSL21pVO121vAYPdds00pPeXxWzmnzrbgzt5PNt%2FetidrPDWwfvUCqaxtp8OFVrOmMkcdFfu8fDL5umru9hZ2ippdKzZonZC93GhBFXEF7z4FfbdOkkx919nTrPzZ7%2F4MMT3%2B5H976uWwukfCag8ziYR9CkwRfp1soi9I7raPfC8344HlrWzL4KCrtp%2FLni%2Fc8tkdtqSy5rUupewA3vvDo8opv2j%2FLOWpCoybLuQ8oO5SiOFaxNMdHdDm7%2BsqMW5X1pjwOFUp%2B4%2BObp4yGr0fThp%2BpsssXjavqTAtOYtkwRM6802kL8s893SgNRAv55LdjCpZaU%2Bzpazwv7ejuOJC7c41U14PQ2yeGFDW9kJDY%2BFJM8x7f7lG532mye7", 120 | "shopName":"三星官方旗舰店"},} 121 | ``` 122 | 这是一个json格式的数据，因此我们可以使用json库进行处理。先定位到"auctions"，然后对其中数据进行解析： 123 | |各个字段的意义| 124 | |:----| 125 | |"nid": 商品的唯一标识符。| 126 | |"title": 商品的标题。| 127 | |"pic_url": 商品的图片URL| 128 | |"detail_url": 商品的详情页URL。| 129 | |"view_price": 商品的显示价格| 130 | |"item_loc": 商品所在地。| 131 | |"view_sales": 商品的销量。| 132 | |"shopcard": 卖家店铺的信息，包括店铺等级、是否天猫店铺等。| 133 | |"shopName": 卖家店铺的名称。| 134 | 135 | 将解析出的数据保存到temp/data/TBdata.csv中。源代码如下： 136 | ```Python 137 | def taobao_prase_page(self, page): 138 | """解析淘宝网页数据""" 139 | data_list = [] 140 | page_info = re.findall('g_page_config = (.*);', page)[0] 141 | page_info = json.loads(page_info) 142 | info = page_info['mods']['itemlist']['data']['auctions'] 143 | executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=30) 144 | clear_folder('temp/TB_comment') 145 | for index in info: 146 | level_classes = index['shopcard']['levelClasses'] 147 | seller_credit = level_classes[0].get('sellerCredit') if level_classes else None 148 | total_rate = level_classes[0].get('totalRate') if level_classes else None 149 | data_dict = { 150 | "ID": index['nid'], 151 | "商品": index['raw_title'], 152 | "价格": index['view_price'], 153 | "店铺": index['nick'], 154 | "店铺地址": index['shopLink'], 155 | "购买人数": index['view_sales'], 156 | "发货地": index['item_loc'], 157 | "详情页": index['detail_url'], 158 | "图片": index['pic_url'], 159 | "店铺信息": { 160 | '天猫' if level_classes and any( 161 | d.get('levelClass') == 'icon-supple-level-jinguan' for d in level_classes) else '无', 162 | seller_credit, 163 | total_rate 164 | } 165 | } 166 | data_list.append(data_dict) 167 | 168 | # 针对每一个商品启动一个新的线程来获取评论 169 | 170 | pd.DataFrame(data_list).to_csv('temp/data/TBdata.csv', header=True) 171 | ``` 172 | **2. 京东** 173 | ```html 174 |
  • 175 |
    176 |
    177 | 180 | 181 | 182 | 183 |
    184 |
    185 | 186 |
    187 | 188 | ￥3099.00 189 | 190 |
    191 |
    192 | 195 | 京品电脑 196 | 华为笔记本电脑MateBook D 14 SE版 14英寸 英特尔酷睿 i5 8G+512G 轻薄本/高清护眼防眩光屏/手机互联 银 197 | 【华为MateBookD14SE版丨高清护眼防眩光屏，华为分享新升级，轻薄机身】更多爆款 198 | 199 |
    200 |
    201 | 204 |
    205 | 206 |
    207 | 华为京东自营官方旗舰店 208 |
    209 | 210 |
    211 | 自营 212 |
    213 |
    214 | 对比 215 | 关注 216 | 参与抢购 218 |
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    221 |
    • 222 | ``` 223 | 京东返回的格式是HTML格式的，因此我们考虑使用Beatifulsoup对其进行解析，具体解析如下： 224 | |各个字段的意义| 225 | |:----| 226 | |ID：商品的ID，对应于data-sku属性值。| 227 | |商品：商品的名称，对应于p-name p-name-type-2类的div标签内的文本内容。| 228 | |价格：商品的价格，对应于p-price类的i标签内的文本内容。| 229 | |店铺：店铺的名称，对应于p-shop类的a标签内的文本内容。| 230 | |店铺地址：店铺的链接地址，对应于p-shop类的a标签的href属性值。| 231 | |购买人数：购买商品的人数，此处为None。| 232 | |发货地：商品的发货地，对应于p-stock类的data-province属性值。| 233 | |详情页：商品的详情页链接地址，对应于p-name p-name-type-2类的a标签的href属性值。| 234 | |图片：商品的图片链接地址，对应于p-img类的img标签的data-lazy-img属性值。| 235 | |店铺信息：包含店铺的标签和店铺信誉的字典，对应于p-icons类的i标签的data-tips属性值和p-shop类的data-reputation属性值。| 236 | 237 | 将解析出的数据保存到temp/data/JDdata.csv中。源代码如下： 238 | ```python 239 | def jingdong_prase_page(self, page): 240 | """解析京东网页数据""" 241 | data_list = [] 242 | data = BeautifulSoup(page, 'html.parser') 243 | infos = data.find_all('li', class_='gl-item') 244 | executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=30) 245 | clear_folder('temp/JD_comment') 246 | 247 | for info in infos: 248 | # print(info) 249 | ID = info.get('data-sku') 250 | print("1") 251 | item = info.find('div', class_='p-name p-name-type-2').get_text(strip=True) 252 | print('2') 253 | price = info.find('i').get_text(strip=True) 254 | print('3') 255 | try: 256 | shop = info.find('a', class_='curr-shop' if 'curr-shop' in info else 'curr-shop hd-shopname').get_text(strip=True) 257 | except: 258 | shop = None 259 | print('4') 260 | try: 261 | shoplink = info.find('div', class_='p-shop').a['href'] 262 | except: 263 | shoplink = None 264 | print('5') 265 | img = info.find('img').get('data-lazy-img') 266 | detail_page = info.find('div', class_='p-name p-name-type-2').a['href'] 267 | print('6') 268 | loc = info.find('div', class_='p-stock')['data-province'] 269 | print('7') 270 | try: 271 | tips = info.find('i', class_='goods-icons J-picon-tips J-picon-fix').get_text(strip=True) 272 | print('00000') 273 | except Exception as e: 274 | tips = '无' 275 | try: 276 | shopreputation = info.find('div', class_='p-shop')['data-reputation'] 277 | print("1111") 278 | except Exception as e: 279 | shopreputation = 0 280 | 281 | data_dict = { 282 | 'ID': ID, 283 | '商品': item, 284 | '价格': price, 285 | '店铺': shop, 286 | '店铺地址': shoplink, 287 | "购买人数": None, 288 | "发货地": loc, 289 | '详情页': detail_page, 290 | '图片': img, 291 | '店铺信息': {'标签': tips, '店铺信誉': shopreputation} 292 | } 293 | data_list.append(data_dict) 294 | print('writing data!') 295 | 296 | pd.DataFrame(data_list).to_csv('temp/data/JDdata.csv', header=True) 297 | ``` 298 | #### 3.1.4 爬取评论 299 | 本来我是想通过淘宝和京东在返回信息中的评论链接来获取评论的，但是我经过尝试没办法找到评论的文件所在，经过多方查找，我发现可以通过构造网址对评论进行访问，淘宝和京东存在略微的区别，下面我将详细介绍。 300 | **1. 淘宝** 301 | 淘宝的评论信息存储在"https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm" 这个URL中。在上述代码中，我们通过修改其参数来获取特定产品的评论。 302 | 其中的参数包括： 303 | | 各个参数 | 304 | | :----------------------------------------------------------- | 305 | | "itemId": 该参数用于指定我们想要获取评论的商品的ID。 | 306 | | "sellerId": 这个参数指定卖家的ID。在本例中，这个值是固定的，"123456789"，这只是一个示例值，实际操作中需要根据卖家的真实ID进行修改。 | 307 | | "currentPage": 该参数用于指定我们想要获取的评论页数。上述代码中用循环实现了分页爬取。 | 308 | 309 | 我们用requests.get()方法获取网页内容，之后进行解码和处理得到json对象。 310 | ```python 311 | def tbcomments_crawl(self, itemId, pages, writer): 312 | # clear_folder('temp/comment') 313 | self.header['referer'] = 'https://detail.tmall.com/item.htm?id=' + itemId 314 | tbcom_url = "https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm" 315 | attris = ["rateContent"] 316 | csv_writer = csv.writer(writer) 317 | csv_writer.writerow(attris) 318 | for i in range(pages): 319 | page = i + 1 320 | params = { 321 | "itemId": itemId, 322 | "sellerId": "123456789", 323 | "currentPage": str(page), 324 | "callback": "jsonp723" 325 | } 326 | req = requests.get(tbcom_url, params, headers=self.header).content.decode('utf-8')[11:-1] 327 | print('正在获取评论\n') 328 | result = json.loads(req) 329 | comments = result["rateDetail"]["rateList"] 330 | for comment in comments: 331 | tmp = [] 332 | for attri in attris: 333 | tmp.append(comment[attri]) 334 | csv_writer.writerow(tmp) 335 | ``` 336 | **2. 京东** 337 | 338 | 京东的评论信息存储在"https://club.jd.com/comment/productPageComments.action"这个URL中。在下述代码中，我们也是通过修改其参数来获取特定产品的评论。 339 | 340 | 其中的参数包括： 341 | 342 | | 各个参数 | 343 | |:---------------------------------------------------------------------| 344 | | "productId": 这个参数指定我们想要获取评论的商品的ID。 | 345 | | "score": 这个参数指定评论的评分。在此例中，这个值是固定的，"0"表示获取所有评分的评论。 | 346 | | "sortType": 该参数用于指定评论的排序类型。"5"表示按照默认排序。 | 347 | | "pageSize": 该参数用于指定每页展示的评论数量。在此例中，每页展示10条评论。 | 348 | | "isShadowSku": 这个参数在此例中被设置为"0"，表示我们不需要获取影子商品的评论（影子商品通常是指商品的副产品或者附件）。 | 349 | | "fold": 该参数在此例中被设置为"1"，表示获取已折叠的评论。 | 350 | | "page": 该参数用于指定我们想要获取的评论页数。上述代码中用循环实现了分页爬取。 | 351 | 352 | 我们用requests.get()方法获取网页内容，之后进行解码和处理得到json对象。 353 | 354 | ```python 355 | Copy code 356 | def jdcomments_crawl(self, itemId, pages, writer): 357 | # clear_folder('temp/comment') 358 | base_url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action' 359 | callback_param = 'fetchJSON_comment98' 360 | score_param = '0' 361 | sort_type_param = '5' 362 | page_size_param = '10' 363 | is_shadow_sku_param = '0' 364 | fold_param = '1' 365 | 366 | comments = [] 367 | scores = [] 368 | print("正在获取评论...") 369 | for page in range(1, pages, 1): 370 | url = f'{base_url}?callback={callback_param}&productId={itemId}&score={score_param}&sortType={sort_type_param}&pageSize={page_size_param}&isShadowSku={is_shadow_sku_param}&fold={fold_param}&page={page}' 371 | response = requests.get(url, headers=self.header) 372 | data = response.text 373 | json_data = json.loads(data[data.find('(') + 1:-2]) # 解析JSON数据 374 | comments_data = json_data.get("comments", []) 375 | for comment in comments_data: 376 | comments.append(comment.get("content", "").strip().replace("\n", "")) 377 | scores.append(comment.get("score", "")) 378 | 379 | csv_writer = csv.writer(writer) 380 | attris = ["评论"] 381 | csv_writer.writerow(attris) 382 | for comment in comments: 383 | csv_writer.writerow([comment]) 384 | ``` 385 | 这样，我们就可以从京东获取到特定商品的评论，并将其存储在CSV文件中。 386 | ### 3.2 评价模型的实现 387 | 388 | #### 3.2.1 情感分析模型的建立 389 | 390 | 长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）模型是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），非常适合处理包含时间序列数据的问题，尤其是在处理文本数据上，LSTM模型具有明显的优势，因此本项目我选择使用LSTM对评论进行情感分析，以对评论进行分类。 391 | 392 | 我最终训练使用的数据集是'中文商品评论.csv'，这是一个开源的数据集，链接在这里：[数据科学科研和教学一体化平台 (idatascience.cn)](http://www.idatascience.cn/dataset-detail?table_id=100936) 393 | 这是一个不到一万行的小数据集，因为模型要求响应速度尽量快，因此这个数量的数据集训练出来的模型在响应速率和准确率之间可以到达一个比较好的平衡。数据集中将评论分为三个类别：positive、neutral、negative。 394 | 395 | 具体的训练过程如下： 396 | 397 | 1. **数据预处理和分析**：首先，使用pandas读取CSV文件中的数据，并删除任何含有空值的行。数据集中应该包含商品评论和对应的情感标签。 398 | 2. **分词**：然后，使用jieba进行中文分词，将每条评论分割成一系列的词语。 399 | 3. **构建词典**：接下来，构建词典（即词到索引的映射和索引到词的映射），在这里，特殊的标记""和""被用于分别表示填充和未知的词语。然后，对评论中的每个词语，如果它不在词典中，就添加进去。 400 | 4. **评论转换为索引序列**：然后，将每条评论转换为一个索引序列，其中每个词语都被它在词典中的索引所替换。如果在评论中遇到了词典中没有的词语，就使用""的索引来替换。 401 | 5. **构建数据集**：创建一个PyTorch的Dataset，用于存储所有的评论和相应的情感标签。在这个数据集中，每个样本都是一个评论的索引序列和一个情感标签。 402 | 6. **定义LSTM模型**：然后，定义一个LSTM模型，它包含一个嵌入层（用于将词的索引转换为稠密的向量表示），一个LSTM层（用于从嵌入向量中提取特征）和一个全连接层（用于将LSTM层的输出转换为最终的预测）。 403 | 7. **构建数据加载器**：使用DataLoader和pad_sequence来创建一个数据加载器，这个数据加载器可以生成一个批次的评论和情感标签。pad_sequence用于确保在一个批次中的所有评论都有相同的长度。 404 | 8. **训练模型**：最后，进行模型训练，每次取一个批次的数据，将评论输入到模型中，计算预测的情感标签与真实标签之间的交叉熵损失，然后使用优化器更新模型的参数。训练过程持续多个周期，每个周期结束后，会计算并打印平均损失。 405 | 9. **保存模型**：模型训练结束后，将模型的状态字典保存到文件中，以便在以后可以加载和使用这个训练好的模型。 406 | 407 | 更多细节见代码的处理 408 | 409 | #### 3.2.2 使用情感分析模型对评论进行评价 410 | 411 | 在使用情感分析对评论进行评价时，我把在情感分析模型的建立这一步中保存的模型、构建的词典和索引加载进来，然后进行数据处理和预测，具体过程如下： 412 | 413 | 1. 数据加载：一切开始于`evaluate_comments`方法中的数据加载。在此步骤中，我们首先读取一个包含评论的CSV文件，然后对其进行必要的清理操作。 414 | 2. 文本预处理：接下来，我们使用`tokenize`方法将评论进行分词，并通过`comment_to_indices`方法将分词后的评论转换为对应的词汇索引序列。这些索引序列是基于我们在训练期间创建的词汇表（`word2index`）。 415 | 3. 数据集转换：将处理后的索引序列通过`CommentDataset`封装为PyTorch能识别的数据集格式，以供模型读取。 416 | 4. 数据送入模型进行预测：接着，我们使用`test_model`方法将索引序列数据集传递到预训练的模型（`LSTMModel`）中。模型对每条评论进行情感预测，并将预测结果（预测的情感标签）存储为列表。 417 | 5. 将预测结果赋回数据集：我们将预测结果赋值到原始评论数据集的新列中（`predict`列），现在每条评论都有了对应的预测情感标签。 418 | 419 | 经过上述的步骤，评论已经成功的被添加了标签了，当此时的标签仍然是0，1，2这样的数字，因此我们需要接下来的步骤对商品进行最终的评分。 420 | #### 3.2.3 商品综合评价模型 421 | 422 | 我们从上面的步骤已经可以得到商品的评价标签了，经过下面的模型，我们可以计算出商品的得分，具体步骤如下： 423 | 424 | 1. 商铺评分计算：在`evaluate_and_calculate`方法中，我们对每个商铺的所有评论进行情感分析，并根据评论的情感预测结果和商铺的信息计算出该商铺的总评分。这一步在`calculate_score`方法中实现。 425 | 426 | 2. 评分公式如下： 427 | 428 | 如果预测结果为正面（predict=2），则评分+3； 429 | 430 | 如果预测结果为中性（predict=1），则评分+1； 431 | 432 | 如果预测结果为负面（predict=0或其他），则评分-3； 433 | 434 | 如果平台为京东并且商铺是自营的，则评分+30； 435 | 436 | 如果平台为京东，根据商铺信誉（店铺信誉），增加相应的分数； 437 | 438 | 如果平台为淘宝并且商铺是天猫的，则评分+20。 439 | 440 | 3. 评分归一化：评分计算完成后，我们使用`normalize_scores`方法对所有商铺的评分进行归一化处理。 441 | 442 | 4. 存储结果：最后，我们将商铺ID和对应的评分保存到CSV文件中，以便后续分析和使用。 443 | 444 | ### 3.3 界面及程序执行线程的实现 445 | 446 | 这一部分应该算是整个项目中最为复杂的部分，在调试Qt的线程的时候我是花了最多时间的:sob:。接下来我将会从程序的作用和执行的流程两个方面来讲述界面和线程的实现 447 | 448 | #### 3.3.1 各个部分的作用 449 | 450 | `SpiderThread`：一个用于网页爬虫的线程。在其`run`方法中，会创建一个`Spider`对象并开始抓取网页数据。当数据抓取完成后，会通过信号（`signal`）将状态和数据发送出去。 451 | 452 | `EvalutionThread`：一个用于商品评估的线程。在其`run`方法中，会从CSV文件中读取数据并对其进行评估。评估完成后，同样会通过信号（`signal`）将状态和数据发送出去。 453 | 454 | `SaveThread`：一个用于保存数据的线程。在其`run`方法中，会将数据保存为CSV文件。 455 | 456 | `App`类：这是整个程序的主要部分，它是一个QWidget，包含了所有的用户界面元素，例如输入框、按钮、文本浏览器等，并管理了上述三个线程的创建和信号的连接。 457 | 458 | - `initUI`函数用于初始化用户界面，包括设置窗口标题、尺寸以及添加各种UI组件。 459 | - `search`函数连接到"搜索"按钮，当点击按钮时，会创建一个`SpiderThread`线程并开始执行，抓取用户指定商品的信息。 460 | - `auto_evaluate`函数连接到"自动评价"按钮，当点击按钮时，会创建一个`EvalutionThread`线程并开始执行，对抓取的商品进行评估。 461 | - `save_data`函数连接到"保存数据"按钮，当点击按钮时，会创建一个`SaveThread`线程并开始执行，保存评估的结果。 462 | - `show_message`函数用于显示消息框。 463 | - `update_result`函数用于更新结果，当`SpiderThread`或`EvalutionThread`线程执行完成时，会被调用。 464 | 465 | 在main函数中，创建一个`App`对象并显示，然后进入事件循环。事件循环是一个无限循环，会不断的检查并处理各种事件，例如鼠标点击、键盘输入等。 466 | 467 | #### 3.3.2 程序执行的流程 468 | 469 | **程序启动**: 当你运行此Python文件时，它会在main函数中创建一个`App`对象并显示，然后进入事件循环。 470 | 471 | **用户交互**: 用户在输入框中输入他们想要搜索的商品名称，并从下拉列表中选择搜索平台，例如京东或淘宝。然后点击 "搜索" 按钮。 472 | 473 | **开始爬虫线程**: 当用户点击 "搜索" 按钮后，程序会在`search`方法中创建一个`SpiderThread`线程并开始执行。具体来说，`SpiderThread`线程根据用户输入的商品名称和选择的平台构建一个目标URL，然后创建一个Spider对象开始爬取数据。 474 | 475 | **爬虫线程执行**: `SpiderThread`线程中的Spider对象会开始抓取网页上的商品信息，如名称、价格、店铺、购买人数、发货地和详情页链接等，并将这些信息保存为一个pandas DataFrame。 476 | 477 | **爬虫线程完成**: 当爬虫完成数据抓取后，`SpiderThread`线程通过`signal`信号将状态和数据发送回`App`对象。这时，`App`对象的`update_result`方法会被触发，用于显示抓取到的商品信息。 478 | 479 | **用户选择自动评价**: 接下来，用户可以点击 "自动评价" 按钮，程序会在`auto_evaluate`方法中创建一个`EvalutionThread`线程并开始执行。 480 | 481 | **评价线程执行**: `EvalutionThread`线程中会从CSV文件中读取数据并对商品进行评估。 482 | 483 | **评价线程完成**: 当评估完成后，`EvalutionThread`线程通过`signal`信号将状态和数据发送回`App`对象。`App`对象的`update_result`方法会被再次触发，显示每个商品的评估分数。 484 | 485 | **用户选择保存数据**: 用户可以点击 "保存数据" 按钮，程序会在`save_data`方法中创建一个`SaveThread`线程并开始执行。 486 | 487 | **保存线程执行**: `SaveThread`线程会将评估的结果保存为CSV文件。 488 | 489 | **保存线程完成**: 当保存完成后，`SaveThread`线程通过`signal`信号将状态发送回`App`对象。`App`对象的`show_message`方法会被触发，显示一个消息框通知用户数据已成功保存。 490 | 491 | 事件驱动的异步执行和信号槽的使用是关键，它们使得主线程可以在等待耗时操作（如网络请求、文件读写）时不被阻塞，从而保持界面的响应，并在耗时操作完成后能及时地更新界面。 492 | -------------------------------------------------------------------------------- /requirements.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | beautifulsoup4==4.11.1 2 | jieba==0.42.1 3 | pandas==1.5.0 4 | PyQt5==5.15.9 5 | PyQt5_sip==12.11.0 6 | Requests==2.31.0 7 | torch==2.0.1+cu117 8 | tqdm==4.65.0 9 | matplotlib~=3.6.0 10 | wordcloud~=1.9.2 -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/100026716841comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | 没想到裤子那么长，适合高个子，面料很舒服，也不褪色 3 | 还是不错的，中码也很大了。 4 | 小孩子穿起来很舒服。 5 | 物流速度快，质量不错，上身显瘦！ 6 | 颜色不错！！！！！！！！！ 7 | 尺码大小：适合面料材质：棉质 适合夏天厚薄程度：偏薄做工水平：还可以 8 | 很好看吖，不过就是偏大，中码换成小码还是大，哈哈 9 | 这个裤子真的出乎意料的显瘦，我试穿的时候里面还有一条裤子，并且我本人微胖，真的绝绝子，甚至感觉比模特图还好看！就是不知道掉不掉色，等洗完再来追评 10 | 很喜欢，很舒服会继续支持的！ 11 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/100045606480comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10027734403892comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | 小个子也能驾驭 质感不错 客服也超好 3 | 布料很厚实，而且软硬适中，裤长和肥瘦刚刚好，颜色复古，有怀旧感，不错? 4 | 已是二次购买 穿起来很宽松 舒服 特别喜欢它的前口袋设计 5 | yyds 超喜欢 室友试穿了一下也想要呢 满意 6 | 第一次买，真心不错，被圈粉了。衣服的版型，质量，秒杀很多大牌，我还会买^_^ 7 | 不错的一次购物，非常帅 8 | 几样东西里最喜欢的就是你了，背带工装裤，太棒了 9 | 厉害厉害很喜欢很厚实很满意 10 | 車工粗糙。 11 | 绝对五星好评-！物超所值！喜欢????? 12 | 大爱马登！！！太可爱了叭！！ 13 | 质量很好 穿起来也舒服 14 | 性价比很高，马登相当不错 15 | 细节做的很好，是在咨询完客服以后买的尺码，虽然有点大，不过不知道小一码会不会紧，整体很好，有产业工人的复古范，随后把帽子和眼镜这样的配饰整一套，完美 16 | 优点：款式不错、颜色不错、做工不错缺点：胸前印图容易脱落尺码：本人身高170，67公斤重，S码较修身，感觉更好；M码宽松，可穿。结论：价格不高，品质尚可，值得推荐。 17 | 版型经典，面料厚实，穿着舒服。第一次购买，相信马登的品质，准备再买鞋子包包 18 | 这个质感真的不错，就是裤腿大了些，卷起来也不错，综合评价很棒 19 | 版型不错，穿着舒服，又下了一单，必须好评 20 | 还行吧，还算厚实，173，73，有点小肚子，腰围刚好略紧的赶脚 21 | 质量倒是不错，个人身材不适合吊带，选择了把吊带放下穿。 22 | 风格化强烈的裤子，肥瘦很好，但长短还是比较紧凑，适合胖子购买，切记建议大一个号购买 23 | 材质手感很好，值这个价。就是在北方这个时候穿有点凉，带回南方还可以穿一段时间。 24 | 衣服料子很不错 穿在身上很舒服 但是款式稍微有点大 可以买小一点按照个人吧 25 | 质量很好，样子也不错，很符合设计师穿。。就是本人肚子大，穿着有点像孕妇。。。。 26 | 真是无可挑剔，厚实，型又好 27 | 背带裤品质还可以，性价比好，喜欢背带裤的同学可以入。 28 | 洗一次就知道多蓝，不过我还是挺喜欢这个牛仔裤的 29 | 一般 30 | 不错的裤子，码是偏大的，很有风格 31 | 还不错，版型是喜欢的。 32 | 衣服整体感觉不错，有些偏大 33 | 还会回购，值得长期关注。期待店家多出新品！ 34 | 东西挺好，同事们说年轻了。挺潮 35 | 款式挺喜欢就是掉色严重 36 | 挺好的，就是最大码还是有的紧 37 | 质量好，厚实。我喜欢。 38 | 我的身高体重：身高175cm，体重73kg尺码大小：m码穿上属于合适状态，长短正好，宽松版型弹性大小：基本没有弹性 39 | 款式很棒，但家里没衣服搭了，瞎搭配下。希望高人指点。我的身高体重：170 120斤 M码 40 | 我的身高体重：185的身高，210体重。去过多个店铺，搜寻各种款式裤子，终于找到适合我的风格款式。小伙伴们可以入手他家。 41 | 版型比较宽大，更适合身材高大些的同学我的身高体重：170/70 42 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10033577269291comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10044456688314comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10048946858708comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | 套装很实惠了，质量真的很不错，没有色差，特别减龄 3 | 包装很好，款式好看，穿上合适漂亮 4 | 质量非常好，穿上显年轻，很好看。 5 | 穿起来减龄，物流也很快质量很好 6 | 收到了，质量很好，穿着舒服，满意 7 | 非常不错的呢。物美价廉。放心购买哦 8 | 我收到的背带裤没有扣子 9 | 面料做工精细完美值得 不愧是我货比三家 10 | 商品性价比高，值得回购 11 | 原相机拍的，有点色差就是，上衣挺薄的，身高158，体重八十斤，整体感觉就那样吧一般，裤子牛仔的，稍微有点透 12 | 跟图片上的颜色严重不符 13 | 面料不好，而且特别肥大，寄过来的时候背带没有参子，给客服说了也不换。 14 | 质量还可以，闺女特别喜欢穿 15 | 做工有点粗糙 16 | 质量好有品质穿上好好看值得入手 17 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10051790374320comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | "包裹收到,合身,穿着舒服,价格合理,品牌衣服质量上佳,春天不怕了" 3 | 牛仔裤掉蓝色坨坨，掉很多，抖了四五次依然掉，用胶粘了后，下水洗了后，依然是有蓝色坨坨。 4 | 给夫人买的，质量还可以? 5 | 很好看，上身不错 6 | 清洗掉色严重 7 | 衣服非常喜欢? 8 | 有些显胖 9 | 好看的 10 | "刚刚试了一下,极其的好,样子好看,特别的优秀,洗过不褪色,满分好评" 11 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10053857734926comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10055368660713comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | 各种上衣都能搭配，真的超赞的 3 | 裤子好看，很喜欢，同学们都说好看 4 | 太合适了，这个太好看了，裤长也够 5 | 我超爱的背带裤，可爱减龄，怎么搭都好看 6 | 简直就是我的菜，上身真的很好看，是我喜欢的 7 | 牛仔裤收到，穿着不错，很喜欢，而且物美价廉 8 | 很喜欢很好看料子很舒服 9 | 真的非常好看本人160裤子长度刚好有点长但不违和 10 | 版型不太好看，而且有很多线头 11 | 上身好好看！！！百搭 姐妹们买起来， 12 | 质量很好，版型不是特别满意，不过够了 13 | 包装很好，质量非常棒，宝贝完全符合卖家的描述，可以放心购买?感谢?牛仔布料第一次洗也没有掉色耶，上身效果也很好，比较长，裤腿要卷几圈才行。 14 | 背带裤跟图片一样，没有色差。，而且是高腰的，很显高，真的好喜欢 15 | 超好看的背带裤，版型很显瘦，特别百搭，随便搭配个背心，真的很棒 16 | 上身贼好看，超级显嫩，质感也很好， 个人第一次买到这么合心意的背带裤，太开心了 17 | 随意搭配黑色T显瘦感拉满，真的很赞，颜色也很好看，奈斯 18 | 裤子版型很好，穿上很舒服，面料柔软，做工精细，尺码合适 19 | 颜色非常喜欢我的身高体重：1米74尺码是否合适：合适薄厚程度：可以上身效果：可以舒适程度：面料非常舒服款式类型：可以 20 | 太好看了吧，真的是yyds，就很显瘦，很青春，喜欢的姐妹真的可冲 21 | 裤子质量很好很柔软，颜色特别好看，各种上衣都可以搭配，穿着很减龄，可可爱爱。 22 | 可爱T恤就可以了，牛仔裤颜色很正，可走可爱风可以休闲，版型不错，宽松 23 | 衣服收到了，打开一看是我喜欢的。试穿一下，上身效果不错，不会显得人很臃肿！休闲宽松是我想要的！值得购买！ 24 | 特别好看！完全出乎意料，搭配短上衣很韩系女主，我觉得拍大一码更有感觉！ 25 | 款式特别合适，特别适合我修身显瘦显个高，穿上特别好看，特别好看，喜欢了，喜欢了，爱了，爱了 26 | 背带裤质量很好，做工精细，上身效果很不错，漂亮，款式时尚，很喜欢 27 | 上身可以，很好看，我开始以为大了还准备去改小，结果不用，很好看呢 28 | 比想象中好太多了，款式真的很好看，颜色也很好看，配个小吊带，好看极了 29 | 很喜欢，衣服是宽松的，很显瘦，真心推荐大家购买哟。 30 | 太喜欢了，很显瘦，这个版型真心不错，朋友都在要链接了，性价比真的很高 31 | 很个性的裤子，面料柔软，做红细致，穿着舒服又好看，好评 32 | 料子特别舒服，摸着柔软舒适，而且上身效果很显瘦呢，好久没买这么满意的衣服了，非常喜欢 33 | 已收到，质量非常好，做工也特别好，看起来就有档次，穿着很舒服，非常喜欢 34 | 版型太可了，真的好好看呀，超级百搭 35 | 料子很软很舒服 今年秋天的第一套衣服 很喜欢 36 | 背带裤超合身，是我入手过的版型最nice的一款牛仔背带，布料柔软，很适合春夏季，姐妹们可以冲 37 | 质量很好，很不错，穿出来的效果非常好，本人小个子，很难买到合适的，这款不管质量还是款式都很好，小姐姐可以放松冲。 38 | 快递很快就到了.背带牛仔裤质量太好了，穿着很舒服，样子款式很时尚， 39 | 款式很不错，细节 做工都非常的到位，主要是质量也不错 40 | 裤子版型特别好 穿上去好看还舒服 推荐大家购买，物超所值。 41 | 裤子穿着柔软舒服，下水不掉色。穿着特别洋气。 42 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10057186449307comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | 比较合身，样子也喜欢，要是有白色的更好 3 | 非常好 4 | 质量还行，工装版型很好 5 | 特别棒质感很好跟着朋友卖了 6 | 挺好的，和想象中一样，随意搭都很好看，满意！ 7 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10058425985806comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10063701375632comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10068122050164comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10069521339545comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10069696709925comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10069768537113comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10069800021057comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10069882620461comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10070465997111comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10070472613096comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10070912822399comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10072878288718comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10074250021021comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10074266224311comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | 一套巨好看 3 | 一套巨好看 4 | 好看，很减龄，很喜欢 5 | 好看，穿起来很减龄的 6 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10074892933106comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10077002206617comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10077002329089comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/10077041572135comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/53531219728comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | 非常值得购买，码数合适，上身非常舒服，一收到就穿上了，很喜欢，值得拥有哦，喜欢的朋友不要犹豫啦，减龄百搭，显瘦修身，赶紧下单吧。 3 | 小姐姐穿上很好看哦，面料柔软舒适，剪裁设计完美，没有多余的线头，身高168，体重54，买的m号，穿着合适，供大家参考，喜欢这个裤子的美美可以入手啦，你不会后悔哒 4 | 裤型挺好看的，宽松型，显瘦，显腿长，不会臃肿，面料也不错，很舒服的牛仔裤，厚度适中，春秋天穿正合适 5 | 面料材质：非常好舒适程度：非常舒服厚薄程度：厚薄正好，夏天冬天都可以穿裤腿长短：合适身材体型：非常显瘦其他特色：什么身材都可以穿。客服人员服务态度好，谢谢客服人员帮忙我选的尺码，穿上非常合适。还会继续关注！ 6 | 喜欢的裤子终于到了，特别满意，面料柔软，穿着很舒服，垂感超好，显得腿直又长，上衣搭配T恤和衬衣都好看，时尚又减龄 7 | 尺码合身，板型不错?，厚薄恰好！女孩子很喜欢?！价廉物美！一切五星好评！物流超快！ 8 | 款式颜色和图片一样，穿起来和模特效果一样，面料柔软，厚度适中，阔腿拖地裤很拉风了，减龄又显的腿很长，各种搭配也很好看啊！喜欢了！ 9 | 裤子收到了非常喜欢，从做工到面料都是无可挑剔的，穿上很有范 10 | 到手摸着很舒服有弹性，不知道为啥洗了一水直接没弹性了，幸好买的宽 11 | 说实话，挺好看的，垂感很好很显瘦，在路上就是一阵风，酷酷的！质量也很好，面料柔软舒适，可以搭配好多风格，夏天和秋天都合适，我个人喜欢！ 12 | 裤子款式挺好看的，拖地阔腿背带裤，在路上就是一阵风，酷酷的！质量也很好，面料柔软，穿着舒服显瘦，秋天搭配一件长袖上衣，挺时尚的 13 | 真的很好看，也很遮肉，显得腿很长，休闲减龄，质量和款式都很喜欢，做工也不错，值得购买 14 | 款式好看，料子柔软舒服，尺码也合适，超级百搭，可夏天可秋色，穿出去玩回头率了高了 15 | 期待的裤子收到了，没有让我失望，质量很好，面料好舒服，软软的，没有味道，颜色我也喜欢，赞 16 | 穿上不错，挺显瘦的，试一下效果很好，面料也柔软细腻，颜色和图片一样无色差，拖地效果也好，绝了 17 | 不错不错，裤子很好看，第一次尝试这样的背带裤，穿上效果还是很好的，喜欢，裤子质量也不错，面料柔软。 18 | 质量很好，棉质的牛仔，柔软透气，穿着真的好舒服，没有牛仔气味，也不掉色，果断收藏店铺，怕以后要买找不到 19 | 裤子面料非常好，颜色也很正，可以冲冲冲客服也很好 20 | 裤子款式独特，穿出来很有文艺范。面料质地舒适柔软。非常喜欢！ 21 | 试穿了一下，很好看阿，不显肚子，显腿长 22 | 面料很薄很软，试穿了一下很舒服，裤腿不是太长，穿着正好，总体感觉还不错 23 | 裤子收到了很满意！是我一直想要的背带拖地裤！超级显腿长哦，穿上立马变一米八大长腿哈哈～质量也很棒！颜色也好看 24 | 裤子回来试穿了一下就洗了， 没有掉色，穿着也很有型，很显瘦，是一款不错的裤子 25 | 背带裤很减龄，阔腿牛仔穿起来很舒适，显腿长个子高，喜欢的亲可以入手哦！ 26 | 面料材质：适中.舒适程度：非常不错.不硬.厚薄程度：不厚.四季都可以穿搭.裤腿长短：很不错的设计.长度刚刚好.身材体型：穿着不显胖.修身.也很酷.其他特色：整体设计非常不错.是今年不错的一款连体阔腿牛仔裤. 27 | 裤子穿上感觉不错，还配了一副扣件。很贴心，颜色也漂亮，没有色差。真心不错 28 | 不值158，做工还粗糙 29 | 裤子穿了一段时间了，质量特别好，穿着超显瘦，朋友都问在哪家买的，这家裤子买几次了， 都很满意。 30 | 舒适程度：舒适厚薄程度：中度 物流很快 质量很好 穿起来很舒服 31 | 物流很快，物品完好无损，用起来很舒服，喜欢?以前一直都是在实体店买，这次选择了网上买，不光是正品，价格还实惠！很精致，质量非常好，很满意的一次购物。谢谢店家！ 32 | 面料很好，很有质感，穿着档次很高，165，112斤拍的M码，宽松的感觉，拖地的裤腿很显瘦，搭配个简单的T恤就很好看，穿着显年轻，青春有活力！ 33 | 面料材质：很舒服很宽松很滑舒适程度：很舒服厚薄程度：不厚不薄刚刚好身材体型：我身高165体重150穿挺舒服的宽松其他特色：很显瘦 34 | 今年好流行这种背带裤。很时尚的版型。穿着特别显瘦。宽松不会闷热。质量比想象中的还好。收藏店铺了。需要还会再来。 35 | 面料材质：面料很好，颜色很正舒适程度：软硬适中，试穿了一下穿起来很舒服厚薄程度：适合现在的季节裤腿长短：标准尺码身材体型：客服推荐的尺码刚刚好！ 36 | 衣服已经收到了，布料摸起来很柔软，款式也很好看，非常喜欢 37 | 质量不错，布料很舒服，想要的 38 | 给母亲买的，她穿上以后觉得很好，很舒服，还很好看。这种宽松型的背带牛仔裤适合各个年龄段的女性，给店家点个赞，衣服质量也很不错！ 39 | 是我想的那样，宽松帅气，但也不是特别胖，裤腿宽度刚刚好，穿起来特别有少女感，很喜欢 40 | 宝贝收到了，做工精细，质量好，面料柔软，穿着舒服，大小合适，版型很不错，满意～店家服务态度很好～还会再光顾，喜欢的朋友可以下手哦，下次还会光顾很美的衣衣哦。 一点都不显胖。 好评好评。 以后还会光顾的 41 | 胯宽很少穿裤子好看的，这款很适合我，面料比夏天的薄略厚一点，颜色如图很好看，超减龄的，我身高162，体重115斤，裤脚也可以卷起来穿 42 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/JD_comment/65854691446comments.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 评论 2 | 是很舒服的面料，做工也非常得好，以后买裤子就选这家店了 3 | 裤子穿上效果非常的赞，做工也很精细，是我喜欢的样式 4 | 尺码很合适，穿上挺舒服的，这个价钱能够买到很划算 5 | 牛仔裤质量超级好，做工也非常满意，物流很快，非常推荐，物美价廉，好评。 6 | 质量超级好，物流挺快的，做工也满意，性价比超高，非常推荐。 7 | 简约舒适，最喜欢这种百搭休闲款，非常满意 8 | 非常百搭做工很好，物流也给力，很喜欢，推荐购买 9 | 穿着舒适，物流也很快，性价比高，非常推荐，好评 10 | 花了130买了条一次性裤子，穿了一次，就起毛毛球，客服说不知道坐了哪里？ 11 | 看朋友穿好看，要来了链接，收到真的很喜欢 12 | 一需要还会光顾的，非常值得信赖的一个品牌五星好评 13 | 版型很正，面料很好，穿着很舒服，做工精细，款式也很新颖，非常愉快的一次购物。 14 | 长度刚好穿在身上非常的漂亮，我感觉很不错，物流挺快的，性价比很高，比较时尚减龄，主要是很显年轻有活力。 15 | 面料超级柔软，蓝色特别好，厚薄适当，孩子穿着好看，第三次回购了 16 | 这种背带裤还是挺漂亮的。版型很正。非常的不错。做工也很好。整体来说特别的满意。 17 | 面料材质：很舒服舒适程度：奈斯厚薄程度：比较适合秋天凉一点的时候穿裤腿长短：本人一米六左右，很合适 18 | 收到了，穿上不错，漂亮极了，很年轻很时尚，颜色漂亮，洗过不会掉色。 19 | 穿上效果非常不错，价格也不贵，很便宜，值得购买，物流也很快。 20 | 做工一流。上身效果也非常的好，特别的满意。洗了，不掉色。 21 | 做工挺好的，穿在身上非常的好看，我感觉还可以款式还挺不错的，特别的喜欢。物流很快。 22 | 这个版型不错，穿着很舒适，不会觉得别扭，非常显瘦，而且修腿型。 23 | 打开一看。特别精细，用料很好，没有多余线头，做工很到位。 24 | 衣服刚收到！上次买大了，卖家服务很好，给及时换了小号！很满意 25 | 款式很好，做工很好，价格实惠，穿着非常舒适，实物跟图片一样，质量很好。 26 | 背带裤的样子很不错，质量也很好，面料柔软亲肤，上身舒服，穿着好看。 27 | 宝贝收到了，面料柔软，摸起来很舒服，透气性很好，穿起来也很舒服。 28 | 今天已经穿上了，很不错，性价比挺高，洗过了没有掉色，关键是穿着很合身很好看。 29 | 这种背带裤穿着很漂亮，搭配一个高马尾或者丸子头，非常的显年轻 30 | 特别的好看，很柔软物美价廉，大小合适，做工一流，性价比高。 31 | 买裤子发裙子，晕完 32 | 做工非常棒，颜色也很漂亮，穿着很合身，物流速度快，值得购买。 33 | 做工非常细致，质量很棒，面料摸着有质感，款式好看，值得购买。 34 | 上身效果：非常喜欢舒适程度：非常喜欢 35 | 款式非常漂亮，穿着很有型，做工还不错，大小很合身。 36 | 收到立马就试穿了一下，非常合身，上身效果和图片相符，挺好的。 37 | 超级漂亮，版型很正，穿着舒服，关键是这个款式非常漂亮。 38 | 上身效果美美的，颜色也很漂亮，穿着挺舒服的，家人都说很好看。 39 | 和图片相符，版型很正，漂亮极了，穿着很合身，妈妈说我穿着很好看。 40 | 超漂亮的款式，穿着很合身，上身效果美美的，家人都说好看。 41 | 收到了，洗过了，感觉很不错，上身效果很好，没有多余的线头哦。 42 | -------------------------------------------------------------------------------- /temp/data/JDdata.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Unnamed: 0,ID,商品,价格,店铺,店铺地址,购买人数,发货地,详情页,图片,店铺信息,score,score_normalized 2 | 0,10044456688314,TOMMY HILFIGER女装潮流时髦签名字体刺绣LOGO高腰牛仔背带裤DW0DW12381 牛仔蓝1AB L,1251.0,TommyHilfiger官方旗舰店,//mall.jd.com/index-44241.html?from=pc,,江苏,//item.jd.com/10044456688314.html,//img14.360buyimg.com/n7/jfs/t1/137453/16/37731/245606/649e7b39F3b821949/bb6d2f2214f5d14c.jpg,"{'标签': '无', '店铺信誉': '13'}",13,0.0 3 | 1,10055368660713,岚烨设计感水洗贴标牛仔背带裤女网红款炸街减龄美式宽松阔腿拖地长裤 牛仔背带裤M（110-125）加购有惊喜！加购有惊喜！！重要的事情说三遍！加购有惊喜！！！关注店铺领取优惠加购有惊喜！！！点击关注店铺领取优惠,92.0,岚烨旗舰店,//mall.jd.com/index-688820.html?from=pc,,江苏,//item.jd.com/10055368660713.html,//img13.360buyimg.com/n7/jfs/t1/15298/8/17839/203344/62bc3084Eea7eefc3/2842bbc2cefd8edf.jpg,"{'标签': '无', '店铺信誉': '99'}",123,0.7236842105263158 4 | 2,10051790374320,七小铺潮牌清纯甜美牛仔背带裤套装女2023年新款夏季盐系网红背带裙两件 蓝色 均码【建议85-155斤】潮牌女装限时限量折扣惊喜特惠，春夏上新多买多实惠！支持7天无理由退货！点击查看有惊喜！！点击查看有惊喜,219.0,七小铺旗舰店,//mall.jd.com/index-11574928.html?from=pc,,江苏,//item.jd.com/10051790374320.html,//img10.360buyimg.com/n7/jfs/t1/56029/1/18520/306999/6279e155E36ce682a/f40a25dfd5f250c7.jpg,"{'标签': '无', '店铺信誉': '96'}",111,0.6447368421052632 5 | 3,53531219728,MELROSEMOOD牛仔背带裤女宽松阔腿裤女装新款显瘦显高直筒拖地背带牛仔裤子 蓝色 M【背带牛仔裤】【关注店铺领5元红包】,158.0,MELROSEMOOD服饰官方旗舰店,//mall.jd.com/index-712994.html?from=pc,,江苏,//item.jd.com/53531219728.html,//img13.360buyimg.com/n7/jfs/t1/44003/24/10368/658985/5d3db4ccE80f4929e/a855e198207eead3.jpg,"{'标签': '无', '店铺信誉': '98'}",140,0.8355263157894737 6 | 4,10057186449307,马登工装 复古卡其做旧甲板背带裤直筒宽松休闲连体长裤子男潮 浅卡其(宽松版型) L,179.9,马登男装旗舰店,//mall.jd.com/index-929180.html?from=pc,,江苏,//item.jd.com/10057186449307.html,//img12.360buyimg.com/n7/jfs/t1/218950/9/30167/83219/649ae338F832ae103/2c538eb895775a4a.jpg,"{'标签': '无', '店铺信誉': '100'}",105,0.6052631578947368 7 | 5,10048946858708,爱心东东古娅妍夏季套装日系学院风宽松显瘦牛仔背带裤少女学生粉色衬衫 白色背带裤【版】 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    31 | -------------------------------------------------------------------------------- /utils.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import shutil 2 | import requests 3 | import os 4 | import matplotlib.pyplot as plt 5 | from wordcloud import WordCloud 6 | 7 | def download_image(url, index): 8 | try: 9 | image_data = requests.get(url).content 10 | image_file = 'temp/img/{}.jpg'.format(index) 11 | with open(image_file, 'wb') as handler: 12 | handler.write(image_data) 13 | return True, image_file 14 | except Exception as e: 15 | print("下载图片失败：", e) 16 | return False, None 17 | 18 | 19 | def clear_folder(folder_path): 20 | for filename in os.listdir(folder_path): 21 | file_path = os.path.join(folder_path, filename) 22 | try: 23 | if os.path.isfile(file_path) or os.path.islink(file_path): 24 | os.unlink(file_path) 25 | elif os.path.isdir(file_path): 26 | shutil.rmtree(file_path) 27 | except Exception as e: 28 | print('删除失败 %s. 问题: %s' % (file_path, e)) 29 | 30 | 31 | 32 | def generate_wordcloud(words_list, save_path): 33 | directory = os.path.dirname(save_path) 34 | if not os.path.exists(directory): 35 | os.makedirs(directory) 36 | if len(words_list) == 0: 37 | text = "无评论" 38 | else: 39 | filtered_words = [word for word in words_list if len(word) > 1] 40 | text = " ".join(filtered_words) 41 | wordcloud = WordCloud(font_path='font/msyhl.ttc', width=150, height=150).generate(text) 42 | plt.figure(figsize=(10, 10)) 43 | plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') 44 | plt.axis("off") 45 | plt.savefig(save_path) 46 | plt.close() 47 | --------------------------------------------------------------------------------