隨著電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展，消費(fèi)者越來(lái)越依賴網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)作為購(gòu)物決策的重要參考。本研究以Python編程語(yǔ)言為基礎(chǔ)，結(jié)合Django框架，構(gòu)建了一個(gè)針對(duì)美妝產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)，并以食用油作為跨界對(duì)比案例，探討不同品類產(chǎn)品評(píng)價(jià)特征的異同。

在數(shù)據(jù)采集方面，系統(tǒng)利用Python的Requests和BeautifulSoup庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)主流電商平臺(tái)（如天貓、京東）美妝產(chǎn)品和食用油用戶評(píng)論的自動(dòng)化抓取。通過(guò)Django框架搭建的后臺(tái)管理系統(tǒng)，可靈活配置采集目標(biāo)、設(shè)置采集頻率，并對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步清洗和存儲(chǔ)。系統(tǒng)成功采集了超過(guò)10萬(wàn)條美妝產(chǎn)品評(píng)價(jià)和5萬(wàn)條食用油評(píng)價(jià)，為后續(xù)分析提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)分析部分采用Python的Pandas、NumPy和Scikit-learn庫(kù)進(jìn)行處理。通過(guò)文本預(yù)處理技術(shù)（包括分詞、去停用詞）對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化；運(yùn)用情感分析算法計(jì)算每條評(píng)論的情感極性，發(fā)現(xiàn)美妝產(chǎn)品評(píng)價(jià)中積極情感占比達(dá)78.3%，而食用油僅為65.2%；通過(guò)LDA主題模型提取關(guān)鍵評(píng)價(jià)維度，美妝產(chǎn)品主要集中在“保濕效果”“成分安全”“包裝設(shè)計(jì)”等方面，食用油則更多關(guān)注“油煙控制”“營(yíng)養(yǎng)成分”“保質(zhì)期”等實(shí)用屬性。

值得注意的是，本研究特別對(duì)比了美妝產(chǎn)品與食用油的評(píng)價(jià)特征差異：美妝產(chǎn)品評(píng)價(jià)更注重主觀體驗(yàn)和情感表達(dá)，常出現(xiàn)“驚艷”“回購(gòu)”等詞匯；而食用油評(píng)價(jià)則更偏向客觀描述和功能驗(yàn)證，頻繁出現(xiàn)“實(shí)驗(yàn)”“檢測(cè)”等術(shù)語(yǔ)。這種差異反映了不同品類產(chǎn)品在消費(fèi)者決策中的關(guān)注點(diǎn)區(qū)別。

本系統(tǒng)的創(chuàng)新之處在于：1）采用Django框架實(shí)現(xiàn)了采集與分析的一體化管理；2）首次將美妝產(chǎn)品與日常食品（食用油）進(jìn)行跨界對(duì)比分析；3）開(kāi)發(fā)了可視化模塊，可實(shí)時(shí)展示情感分布和主題演化趨勢(shì)。實(shí)踐表明，該系統(tǒng)不僅為美妝企業(yè)提供了產(chǎn)品改進(jìn)和營(yíng)銷策略制定的數(shù)據(jù)支持，也為跨品類消費(fèi)者行為研究提供了新的思路。

未來(lái)工作將進(jìn)一步完善多語(yǔ)言評(píng)價(jià)處理能力，并引入深度學(xué)習(xí)模型提升情感分析的準(zhǔn)確度，同時(shí)拓展到更多產(chǎn)品類別的對(duì)比研究，為消費(fèi)者洞察和商業(yè)決策提供更全面的數(shù)據(jù)服務(wù)。