亚马逊食品商品用户评论情感分析数据集AmazonFoodProductUserReviewsSentimentAnalysis-abdulrahman559
数据来源：互联网公开数据
标签：用户评论, 情感分析, 商品评价, 文本挖掘, 自然语言处理, 机器学习, 评分预测, 亚马逊
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊网站的食品商品的用户评论数据，记录了用户对不同食品商品的评价，包括评分、评论文本等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据的时间跨度未明确标明，但根据时间戳字段推测，数据记录可能截止于2012年。
地理范围：数据来源于亚马逊网站，评论可能来自全球范围内的用户。
数据维度：数据集包括“Id”（评论的唯一标识）、“ProductId”（商品的唯一标识）、“UserId”（用户的唯一标识）、“ProfileName”（用户昵称）、“HelpfulnessNumerator”（评论的有用性得分分子）、“HelpfulnessDenominator”（评论的有用性得分分母）、“Score”（用户评分，1-5分）、“Time”（评论时间戳）、“Summary”（评论摘要）、“Text”（评论正文）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Reviews.csv，便于数据分析和处理。数据还包含一个sqlite数据库文件和一个hashes.txt文件，其中sqlite数据库可能包含结构化的评论数据，hashes.txt文件可能包含哈希值。
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，如情感极性分析、评论内容主题识别、用户画像分析等。
行业应用：可为电商平台、商品推荐系统提供数据支持，用于提升用户体验、优化商品推荐算法、进行市场调研等。
决策支持：支持企业进行产品改进、市场策略制定，帮助企业了解用户需求和反馈。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本分析和情感分析。
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，预测用户评分，并进行商品特征与用户偏好的关联分析，从而实现提升用户满意度、优化产品推荐等目标。
