亚马逊商品用户评论情感分析数据集AmazonProductUserReviewSentimentAnalysis-vedatgul
数据来源：互联网公开数据
标签：用户评论, 情感分析, 文本挖掘, 商品评价, 亚马逊, 机器学习, 自然语言处理, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的商品用户评论数据，记录了用户对特定商品的评价信息，可用于情感分析和商品评价研究。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从2012年至2014年期间的用户评论。
地理范围：数据源于亚马逊平台，覆盖全球用户。
数据维度：包括“reviewerID”（用户ID）、“asin”（商品ID）、“reviewerName”（用户昵称）、“helpful”（评论的有用性，以列表形式存储，例如[0, 0]）、“reviewText”（用户评论文本）、“overall”（用户评分，1-5分）、“summary”（评论摘要）、“unixReviewTime”（Unix时间戳）、“reviewTime”（评论时间）、“day_diff”（评论时间差）、“helpful_yes”（评论的正面评价数）、“total_vote”（总投票数）等。
数据格式：CSV格式，文件名为amazon_reviews.csv，方便进行数据分析和处理。数据已进行初步清洗，可以直接用于后续分析。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、用户行为分析等研究，以及构建推荐系统、预测用户满意度等应用。
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、自然语言处理等领域的学术研究，例如评论情感极性分析、用户评论主题建模、用户行为分析等。
行业应用：为电商平台、产品开发团队提供数据支持，用于改进用户体验、优化商品推荐、监测产品口碑等。
决策支持：支持企业进行市场调研、竞品分析、产品改进策略制定。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生掌握情感分析、文本处理等技能。
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，分析评论文本的情感倾向，以及预测用户对商品的整体满意度。
