1. 毕业设计（论文）主要内容：
本文主要研究基于电商评论的情感分析和商品评价，主要内容包括：（1）对京东商品评论文本、评论打分等信息进行数据采集和数据预处理；（2）将评论进行文本挖掘，对评论进行情感分析；（3）对打分和评论进行关联性和矛盾性分析；（4）基于电商评论和打分，进行商品评价。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
论据要充分支持论点。
理论、观点、概念表达要准确、清楚。
核心结构清晰，分析问题深入并提出对应可行的解决方案。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1-4周：收集和整理资料。
第5-6周：拟定提纲，提交开题报告。
第7-13周：撰写论文初稿和修改稿,保持与指导教师的沟通。
4. 主要参考文献
[1] 张敏.基于文本挖掘的电商评论情感分析[J].产业与科技论坛,2020,19(02):63-64.[2] 李德源. 电商在线评论的文本情感倾向性分析[D].吉林大学,2019.[3] 付广成. 基于深度神经网络的电商评论情感分析研究[D].南昌大学,2018.[4] 张艳丰. 在线用户评论行为时间序列关联特征规律研究[D].吉林大学,2018.[5] Diba Malekpour Koupaei,Taikgun Song,Kristen Cetin,Jongho Im. An Assessment of Opinions and Perceptions of Smart Thermostats using Aspect-Based Sentiment Analysis of Online Reviews[J]. Building and Environment,2019.[6] Bagus Setya Rintyarna,Riyanarto Sarno,Chastine Fatichah. Evaluating the performance of sentence level features and domain sensitive features of product reviews on supervised sentiment analysis tasks[J]. Journal of Big Data,2019,6(1).[7] 向黎. 基于消费者评价的商品特征提取及情感分析研究[D]. 电子科技大学, 2019.[8] 钟将, 杨思源, 孙启干. 基于文本分类的商品评价情感分析[J]. 计算机应用, 2014,34(8): 2317-2321.[9] 陈晓玲, 褚汉, 许钧儒. 基于情感分析的商品评价模型构建研究[J]. 铜陵学院学报, 2018,17(06): 10-12.[10]董敏, 王琨. 基于语义分析的电子商务产品用户评价分析与研究[J]. 商场现代化, 2017(11): 64-65.[11]王菲, 刘云飞. 基于电商平台商品评价的情感分类研究[J]. 信息系统工程, 2017(9): 115-116.[12]刘智鹏, 何中市, 何伟东, 等. 基于深度学习的商品评价情感分析与研究[J]. 计算机与数字工程, 2018,46(05): 921-927.[13]李涵昱, 钱力, 周鹏飞. 面向商品评论文本的情感分析与挖掘[J]. 情报科学, 2017,35(01): 51-55.[14]周伟鹏. 分布式爬虫下基于用户评论的商品标签提取[D]. 南京邮电大学, 2019.[15]唐义杰. 基于DBN模型的电子商务虚假评论识别[D]. 安徽财经大学, 2018.[16]李存林. 电商虚假评论识别[D]. 广西民族大学, 2018.
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