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摘要
传统的商品推荐算法忽略了消费者购买商品后的感受，而消费者在购物过程中更倾向于参考其他买家的意见，因此提出了基于情感分析的商品推荐算法，并应用于电商平台中。使用爬虫等技术获取电商平台用户评论信息，采用Word2vec技术制作适用于网络商品评论语言环境的情感词典，实现了一个基于淘宝的商品评论的推荐系统，并研究了评论有用性的方法框架，包括电商平台的评论信息获取、情感词典的制作、情感分析模型的搭建、分析结果的展示等方面。研究意义在于；针对用户评论的情感分析推荐算法仍处于探索阶段这一情况，提供了一种新的思路，并在实践中取得了一定的成果。
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