电商商品评论与图片情感分析数据集_E_commerce_Product_Review_and_Image_Sentiment_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：电商评论, 图像识别, 情感分析, 商品评价, 评论文本, 图片数据, 机器学习, 多模态数据
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品评论数据，并附带了相关的商品图片。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含了评论发布的时间戳。
地理范围：数据来源于电商平台，未明确指出具体地理位置，但可推测为全球范围内的消费者。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如商品唯一标识符（asin）、评论者ID（reviewer_id）、评论时间（unix_review_time）、用户评分（ratings）、投票数（vote）、评论文本（review_text）、评论摘要（summary）以及商品图片链接（image）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含test.csv和train.csv两个文件，方便数据处理和分析。此外，还包含大量的商品图片，格式包括jpg、png和gif。
来源信息：数据来源于公开的电商平台用户评论，已进行初步的结构化处理，例如将评论文本和摘要进行了分词处理。
该数据集适合用于情感分析、图像识别、多模态数据分析以及商品推荐等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于情感分析、文本挖掘、图像识别等多领域交叉研究，例如基于评论文本和图片进行情感极性分析，研究用户评价与商品图片之间的关联等。
行业应用：为电商平台、社交媒体等行业提供数据支持，尤其适用于商品推荐系统、用户行为分析、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行产品改进、用户满意度评估、市场趋势分析等决策。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理和计算机视觉等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解多模态数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户评论、商品图片与用户情感之间的关系，帮助用户构建更智能、更个性化的推荐系统，提升用户体验和决策效率。
