亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewSentimentAnalysis-a2x93u1pob
数据来源：互联网公开数据
标签：商品评论, 情感分析, 文本挖掘, 用户评价, 亚马逊, 评论情感, 机器学习, 自然语言处理
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信息，适用于情感分析、用户行为分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据集中评论的时间范围从2012年至2014年。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，涵盖全球范围内的用户和商品。
数据维度：数据集包含多个字段，包括“reviewerID”（用户ID）、“asin”（商品ASIN码）、“reviewerName”（用户昵称）、“helpful”（评论的有用性，以列表形式存储，如[0, 0]）、“reviewText”（评论文本）、“overall”（用户评分，如1.0-5.0）、“summary”（评论摘要）、“unixReviewTime”（Unix时间戳）、“reviewTime”（评论时间）、“day_diff”（评论发布时间与数据集构建时间的时间差）、“helpful_yes”（评论被认为有用的票数）、“total_vote”（评论总票数）。
数据格式：CSV格式，文件名为amazon_reviews.csv，便于数据分析与处理。数据已进行初步结构化处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、商品推荐等领域的研究，以及相关的机器学习模型的训练和评估。
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，例如基于评论的情感极性分析、用户画像构建、商品推荐算法优化等。
行业应用：可以为电商平台、市场研究机构等提供数据支持，尤其在提升用户体验、优化商品推荐、进行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、市场营销策略制定和用户满意度评估。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据挖掘等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和文本挖掘技术。
此数据集特别适合用于探索用户评论与商品评分之间的关系，以及基于评论文本预测用户情感倾向，从而实现更精准的商品推荐和用户行为分析。
