商品评论情感分析数据集ProductReviewSentimentAnalysis-richardsugiantol
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 商品评论, 文本挖掘, 机器学习, 消费者行为, 评价分析, 电商数据, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户商品评论数据，记录了用户对商品的评价、评论文本、商品信息以及情感分析结果。主要特征如下：
时间跨度：数据集中评论的发布时间戳，用于分析评论随时间的变化。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但评论内容涉及多种商品，推测数据来源为全球电商平台。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：
rating：用户评分（通常为1-5星）。
title_x：用户评论标题。
text：用户评论正文。
images：评论中包含的图片（以列表形式存储）。
asin：商品的亚马逊标准识别号。
parent_asin：商品父级ASIN。
user_id：用户唯一标识符。
timestamp：评论发布的时间戳。
helpful_vote：评论的有用性投票数。
verified_purchase：是否为已验证购买。
categories：商品所属类别（以列表形式存储）。
price：商品价格。
title_y：商品标题。
main_category：商品主类别。
brand：商品品牌。
sentiment_score：情感得分，反映评论的情感倾向。
weighted_score：加权得分，综合考虑了评分和情感等因素。
user_id_encoded：用户ID的编码。
item_id_encoded：商品ID的编码。
category_id_encoded：类别ID的编码。
brand_encoded：品牌ID的编码。
数据格式：CSV格式，文件名为processed_merged_data.csv，方便数据分析和模型构建。数据已进行预处理，包括情感分析和编码。
该数据集适合用于情感分析、商品推荐、用户行为分析等领域的研究。
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、消费者行为分析等学术研究，如情感极性分析、评论主题建模、用户偏好分析等。
行业应用：为电商平台、市场研究机构提供数据支持，尤其在商品推荐、用户画像构建、市场趋势分析等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业进行产品改进、营销策略优化、客户服务提升等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索用户评论与商品属性、情感得分之间的关系，帮助用户构建情感分析模型、提升推荐系统的准确性。
