基于在线用户评论的商品特征分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务的迅猛发展和互联网普及率的不断提高，在线购物已成为人们生活中不可或缺的一部分。

消费者在进行在线购物时，往往会参考其他用户留下的评论信息，以便做出更明智的购买决策。

这些在线用户评论蕴藏着丰富的商品信息，成为了解消费者偏好、洞察市场趋势的重要来源。

2. 本选题国内外研究状况综述

在线用户评论分析近年来受到学术界和工业界的广泛关注，其研究方向主要集中在情感分析、意见挖掘、商品特征提取和推荐系统等方面。

1. 国内研究现状

国内学者在在线评论的情感分析、商品特征提取等方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容涵盖以下几个方面:

1. 主要内容

1.在线用户评论数据的获取与预处理:本部分将探讨如何从电商平台、社交媒体等渠道获取用户评论数据，并对原始数据进行清洗、去噪、分词等预处理操作，为后续的特征分析做好准备。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.相关理论学习:系统学习自然语言处理、数据挖掘、机器学习、深度学习等相关理论知识，为研究工作的开展奠定坚实的理论基础。

2.数据收集与预处理:从电商平台、社交媒体等渠道收集用户评论数据，并对其进行清洗、去噪、分词、词性标注等预处理操作，构建结构化的评论数据集。

3.商品特征提取:利用统计方法、机器学习方法和深度学习方法对用户评论进行分析，提取出与商品相关的特征词和特征关系，并构建商品特征体系。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.方法创新:将深度学习技术应用于商品特征分析，探索更精准、高效的特征提取和情感分析方法。

2.数据融合:整合来自多个平台、多种类型的用户评论数据，构建更全面、客观的商品特征体系。

3.应用创新:将研究成果应用于商品推荐系统、产品评论情感分析、市场营销策略制定等多个领域，拓展研究成果的应用范围和价值。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘畅，李东. 基于在线评论的汽车产品特征及情感分析[j]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(08): 37-44.

2. 谢邦昌，韩佳. 基于python的网络评论文本情感分析研究[j]. 统计与决策, 2021, 37(13): 20-24.

3. 彭丽, 许鑫, 程学旗. 在线评论挖掘综述[j]. 管理科学学报, 2017, 20(06): 27-47.