1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的蓬勃发展和社交媒体的兴起，用户评论已经成为消费者购买决策的重要参考依据。
用户评论中蕴含着丰富的用户情感和观点，对于商家了解产品优劣、改进产品设计、制定营销策略具有重要意义。
与此同时，商品销量作为衡量产品市场接受度和竞争力的重要指标，其影响因素众多，其中用户评价是至关重要的外部因素。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着互联网和电子商务的快速发展，用户评论数据呈现爆炸式增长，如何有效地挖掘和利用这些数据已成为学术界和工业界共同关注的热点问题。
用户评论的情感分析和其对商品销量的影响研究也逐渐成为一个热门的研究方向。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.用户评论数据预处理:对原始的用户评论数据进行清洗、分词、词性标注等预处理操作，为后续的情感分析做好准备。
2.情感词典构建:构建面向商品特征的情感词典，包括情感词的提取、情感极性标注和情感强度计算等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析和定性分析相结合的研究方法，具体步骤如下：1.数据收集:从电商平台、社交媒体等渠道收集用户评论数据和商品销量数据，并对数据进行清洗、去噪等预处理操作。
2.构建情感词典:采用人工标注和机器学习相结合的方法构建面向商品特征的情感词典，包括情感词的提取、情感极性标注和情感强度计算等。
3.特征情感提取:利用自然语言处理技术对用户评论进行分词、词性标注等处理，然后根据情感词典计算每个特征的情感得分。
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.构建面向商品特征的情感词典:区别于传统的情感词典，本研究将构建面向商品特征的情感词典，可以更准确地识别用户对产品不同特征的情感倾向。
2.提出一种有效的特征情感提取方法:本研究将结合自然语言处理技术和情感词典，提出一种有效的方法从用户评论中提取特征情感，并计算每个特征的情感得分。
3.探究用户评论特征情感与商品销量之间的关联性:本研究将采用关联规则挖掘方法，深入探究用户评论特征情感与商品销量之间的关联关系，分析不同特征情感对商品销量的影响程度和方向。
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,方颖,黄河燕,等.在线评论的情感分析研究综述[J].情报学报,2016,35(08):863-876.
[2]赵妍妍,秦兵,刘挺.面向产品评论的情感分析研究综述[J].软件学报,2015,26(04):783-803.
[3]周亚军,秦兵,刘挺.基于方面的情感分析研究进展[J].软件学报,2016,27(02):253-275.
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