亚马逊商品用户评论情感分析数据集AmazonProductReviewSentimentAnalysis-cristinacristelle
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 用户评论, 文本挖掘, 产品评价, 自然语言处理, 机器学习, 评论情感, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的用户商品评论数据，记录了用户对商品的评价信息，并附带多种文本和统计特征，用于情感分析和文本挖掘研究。主要特征如下：
时间跨度：数据集中评论的时间跨度由unixReviewTime和reviewTime字段提供，具体时间范围需进一步分析。
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”（用户ID）、“asin”（商品ASIN码）、“reviewerName”（用户昵称）、“reviewText”（评论文本）、“overall”（用户评分）、“summary”（评论摘要）、“unixReviewTime”（Unix时间戳）、“reviewTime”（评论时间）、“helpful_count”（有用计数）、“total_count”（总计数）等多个字段，以及一些文本特征，如“reviewlength”（评论长度）、“avgwordlength”（平均词长）、“polarity”（情感极性）等。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，方便数据分析和机器学习模型的构建。数据集提供了丰富的文本特征和用户反馈信息，便于进行情感分析、评论摘要、推荐系统等方面的研究。
来源信息：数据来源于亚马逊平台的用户评论，已进行数据清洗和特征工程，包括文本长度统计、情感极性分析等。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、推荐系统和自然语言处理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、自然语言处理等学术研究，例如评论情感极性分析、用户行为分析、商品推荐算法优化等。
行业应用：为电商平台、产品研发部门提供数据支持，用于用户反馈分析、产品改进、市场调研等。
决策支持：支持企业进行产品评价分析，帮助企业了解用户需求，优化产品设计和营销策略。
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情感分析和文本挖掘的原理和方法。
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，以及不同文本特征对情感极性的影响，帮助用户实现情感分析模型的构建、用户行为的预测和产品优化的目标。
