摘要
随着电子商务的迅猛发展和互联网普及率的提升，在线用户评论已成为消费者了解商品、做出购买决策的重要参考依据。
与此同时，海量的用户评论也蕴藏着丰富的商品信息，为企业进行商品特征分析提供了宝贵的素材。
本文首先阐述了在线用户评论和商品特征分析的概念，接着对该领域的研究现状进行了系统梳理，包括数据获取与预处理、基于统计方法的商品特征分析、基于机器学习的商品特征分析以及基于深度学习的商品特征分析等方面。
然后，对不同研究方法的优缺点进行了比较分析，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：在线用户评论；商品特征分析；情感分析；机器学习；深度学习
近年来，随着电子商务的蓬勃发展和互联网技术的不断进步，在线购物已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的评价来获取商品信息，进而做出购买决策。
在线用户评论是指消费者在购买和使用商品后，基于自身感受和体验，对商品发表的文字、图片或视频评价。
这些评论包含了消费者对商品外观、性能、质量、价格等方面的真实看法和主观感受，蕴藏着丰富的商品信息。
商品特征分析是指从大量的商品信息中提取出关键特征，并对其进行分析和挖掘，以揭示商品的本质属性和特征。
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