基于购买评论情感分析的网购产品用户满意度研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务的迅猛发展，网络购物已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

消费者在做出购买决策时，越来越依赖于其他用户的评价和体验。

网购产品评论作为消费者心声的直接体现，蕴藏着丰富的用户情感信息，对商家了解用户需求、改进产品和服务、提升用户满意度具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着人工智能和大数据技术的快速发展，情感分析作为自然语言处理领域的一个重要分支，在商业、政治、社会等各个领域得到了广泛的应用。

国内外学者对情感分析和用户满意度进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括：1.网购产品评论情感分析模型构建：针对网购产品评论的特点，研究并构建适用于该领域的情感分析模型。

具体包括：a.数据预处理：对原始评论数据进行清洗、分词、词性标注等预处理操作。

b.情感词典构建：构建面向网购产品评论的情感词典，包括情感词、情感短语以及情感符号等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量研究与定性研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.数据收集与预处理:从电商平台（如淘宝、京东等）获取目标产品的用户评论数据，并对原始数据进行清洗、分词、去除停用词等预处理操作，为后续的情感分析做准备。

2.情感词典构建:结合人工标注和自动化方法，构建面向网购产品评论的情感词典。

人工标注将邀请多名专家对评论文本中的情感词进行标注，自动化方法将利用现有情感词典和词嵌入技术扩展情感词库。

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.构建面向网购产品评论的情感词典:针对现有情感词典在电商领域适用性不足的问题，本研究将结合人工标注和自动化方法，构建面向网购产品评论的情感词典，提高情感分析的准确率和效率。

2.结合多源数据进行用户满意度分析:除了传统的用户评论数据外，本研究还将结合用户评分、产品销量等多源数据，对用户满意度进行更加全面和深入的分析。

3.探究不同产品类型用户满意度的差异:本研究将比较分析不同产品类型用户满意度的差异，探究其背后的原因，为电商平台和商家提供更有针对性的产品改进策略建议。

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.李晓东,徐云.基于情感分析的在线评论挖掘研究综述[j].情报科学,2018,36(01):146-153.

2.刘畅,李寿山.面向产品评论的情感分析研究进展[j].计算机应用研究,2017,34(02):321-327.

3.郭俊,李培峰,白硕.基于情感分析的用户评论有用性研究综述[j].管理科学学报,2017,20(02):2-14 136.