1. 题目来源
随着互联网技术的快速发展和电子商务的兴起，线上零售超市作为一种新型的购物方式，近年来得到了迅猛发展。
消费者足不出户即可购买到各种商品，极大地方便了人们的生活。
然而，线上零售超市在快速发展的同时，也面临着激烈的市场竞争。
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2. 应完成的主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.收集线上零售超市顾客评论数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、分词、去除停用词等操作。
2.构建情感词典，用于对顾客评论文本进行情感分析。
3.利用文本挖掘技术对顾客评论文本进行情感倾向性分析，识别顾客的情感倾向，例如正面、负面或中性。
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3. 基本要求及完成的成果形式
1.本研究需要学生掌握基本的文本挖掘技术，例如数据清洗、分词、情感分析、主题提取等，并能够使用相关软件或工具进行数据分析。
2.学生需要具备一定的文献检索能力，能够查阅相关文献，了解国内外研究现状，并撰写文献综述。
3.学生需要按照学术规范撰写毕业论文，论文结构完整，逻辑清晰，论述严谨，数据准确，图表规范。
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4. 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
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5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李楠,王强,刘畅,等. 基于主题模型的在线评论挖掘及满意度分析[J]. 情报学报,2019,38(03):317-326.
2.朱庆华,张宇,李琳. 文本情感分析:从词典构建到深度学习[J]. 软件学报,2020,31(06):1874-1897.
3.王勇,李琳,涂存超,等. 基于情感分析的在线评论有用性研究综述[J]. 管理科学学报,2018,21(06):2-18.
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