亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewSentimentAnalysis-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, 推荐系统, 自然语言处理, 机器学习, 用户行为, 亚马逊
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的商品评论数据，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：数据集中评论的时间戳信息，可以用于分析评论随时间的变化趋势。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，覆盖全球范围内的商品评论。
数据维度：数据集包括用户评分（rating）、商品标题（title_x, title_y）、评论文本（text）、商品图片（images）、商品ASIN码（asin, parent_asin）、用户ID（user_id）、时间戳（timestamp）、有用性投票（helpful_vote）、是否为Verified Purchase（verified_purchase）、商品类别（categories）、商品价格（price）、主要商品类别（main_category）、品牌（brand）、情感得分（sentiment_score）、加权得分（weighted_score）、用户ID编码（user_id_encoded）、商品ID编码（item_id_encoded）、类别ID编码（category_id_encoded）、品牌编码（brand_encoded）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为processed_merged_data3.0.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于亚马逊平台，已进行清洗、合并和情感分析处理。
该数据集适合用于情感分析、推荐系统、用户行为分析等领域的研究和应用。
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、用户行为分析等领域的学术研究，如情感极性分析、用户评论特征提取、商品推荐算法优化等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在商品推荐、用户画像、市场调研等方面。
决策支持：支持企业进行产品改进、市场策略制定、用户体验优化等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和文本挖掘。
此数据集特别适合用于探索用户评论与商品评价之间的关系，以及分析用户情感在不同商品类别、品牌中的分布规律，帮助用户实现个性化推荐、提升用户满意度等目标。
