亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewSentimentAnalysis-sumeyyaatmaca
数据来源：互联网公开数据
标签：商品评论, 情感分析, 自然语言处理, 文本挖掘, 用户评价, 产品推荐, 机器学习, 情感极性
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的商品评论数据，记录了用户对不同商品的评价信息，可用于情感分析、产品推荐等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2012年到2014年。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，涵盖全球范围内的商品评论。
数据维度：包括“reviewerID”（评论者ID）、“asin”（商品ID）、“reviewerName”（评论者姓名）、“helpful”（评论的有用性，以列表形式给出）、“reviewText”（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，单位为天）、“helpful_yes”（评论中支持的票数）、“total_vote”（评论总票数）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为amazon_review.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于情感分析、用户行为分析、产品评价研究以及构建推荐系统等。
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：适用于自然语言处理、情感分析、文本挖掘等领域的研究，如情感极性分析、评论主题提取、用户画像构建等。
行业应用：为电商平台、产品制造商提供数据支持，尤其在产品评价分析、用户反馈收集、市场营销策略制定等方面具备实用性。
决策支持：支持企业进行产品改进、市场定位、用户满意度提升等方面的决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，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产品评分之间的关系，以及挖掘用户情感与商品特征之间的关联，从而优化产品推荐系统，提升用户体验。
