基于商品评论的用户分类方法文献综述

随着电子商务的蓬勃发展和用户生成内容的爆炸式增长，商品评论成为反映用户购买体验和产品优劣的重要资源。

如何有效地利用海量评论数据，对用户进行精准分类，成为了电子商务平台、市场营销和推荐系统等领域的研究热点。

本文首先介绍了用户分类的概念和意义，以及商品评论文本的特点和分析方法。

然后，对现有基于商品评论的用户分类方法进行了梳理和归纳，重点阐述了基于统计、机器学习和深度学习等方法的特点、优势和局限性。

最后，对该领域未来的研究方向进行了展望，包括跨平台、跨领域的用户分类，以及用户隐私保护和可解释性等问题。

关键词：用户分类；商品评论；情感分析；深度学习；推荐系统

#1.相关概念
##1.1用户分类
用户分类是根据用户的特征、行为、偏好等信息，将用户划分为不同的群体，以便进行个性化推荐、精准营销等。

用户分类可以帮助企业更好地理解用户需求，提高用户满意度和忠诚度，从而提升企业竞争力。

##1.2商品评论
商品评论是用户在购买商品后，对商品的质量、性能、服务等方面发表的评价和感受。

商品评论数据具有以下特点：
海量性：随着电子商务的发展，商品评论数据呈现爆炸式增长。