1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的迅猛发展和互联网普及率的不断提高，网络购物已经逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
消费者在进行网络购物时，往往会参考其他用户留下的商品评论来辅助决策。
海量的商品评论蕴藏着巨大的价值，如何从中挖掘有效信息，对用户进行分类，进而实现精准营销、个性化推荐等目标，成为了当前学术界和工业界共同关注的热点问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
用户分类是数据挖掘、机器学习等领域的研究热点，在电子商务、个性化推荐等领域具有广泛的应用。
近年来，随着在线评论数据量的爆炸式增长，基于商品评论的用户分类成为了一个新兴的研究方向，受到国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕基于商品评论的用户分类方法展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.构建商品评论的用户分类体系:-研究现有的用户分类理论，例如基于人口统计学特征的用户分类、基于消费行为的用户分类等。
-结合商品评论的特点，分析用户在评论中表达的情感倾向、观点立场、语言风格等特征。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合的研究方法，以科学严谨的步骤展开。
首先，进行文献调研阶段。
将广泛查阅国内外相关文献，了解用户分类、商品评论分析、自然语言处理等领域的理论基础、研究现状和发展趋势，为本研究提供理论指导。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面体现创新性:
1.构建基于多维度特征的用户分类体系:不同于以往仅关注用户评论情感倾向的研究，本研究将综合考虑用户评论的情感倾向、观点立场、语言风格等多维度特征，构建更加全面和准确的用户分类体系。
2.提出结合深度学习和传统方法的特征提取方法:在特征提取阶段，本研究将尝试结合深度学习模型和传统文本特征提取方法，以提取更加丰富和有效的用户评论特征，提高用户分类的准确性。
3.探索用户分类模型的可解释性:针对深度学习模型可解释性不足的问题，本研究将探索如何提高用户分类模型的可解释性，例如，分析不同特征对用户分类结果的影响，解释模型的决策过程等。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘知远, 孙茂松, 林衍凯, 等. 知识图谱发展报告(2018)[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(8): 1607-1624.
2. 李晓东, 王勇, 李寿山. 文本情感分析研究综述[J]. 软件学报, 2018, 29(8): 2161-2191.
3. 赵妍妍, 秦兵, 刘挺. 面向微博情感分析的词汇语义倾向计算[J]. 软件学报, 2015, 26(9): 2245-2260.
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