在互联网高速发展的今天,电子商务,特别是移动电子商务,在众多新兴技术的推动下获得了飞速的发展。互联网电子商务网站摆脱了实体商铺以及地域的限制,以其丰富的商品种类和方便快捷的购物体验获得了消费者的青睐。人们的消费方式也随之发生了转变,线上购物的消费方式逐渐被人们所接受。庞大的用户群体在电商网站上进行加购、下单、付款、评价等活动,由此产生的海量电子商务数据蕴含了大量具有商业价值的信息。现有电子商务评论多以星级评分形式展示,不能直观体现商品的具体特征。电商平台的用户评论数据往往数量极其巨大,从海量的文本类型的评论中分析用户的兴趣和偏好,提取出用户关心的话题,成为对用户进行精准营销时必须面对和解决的基础性、关键性的问题。向用户提供更加全面的商品评估信息,不仅有利于用户快速获取商品的使用体验,而且有利于电子商务企业根据市场需求提升商品和服务质量。本研究从电商平台采集了大量的用户评论数据,使用改进后的电商领域情感词典对用户评论进行情感分析,设计并实现了面向用户评论的商品评估系统。由于使用情感词典的情感分析方法高度依赖情感词典的质量,而情感词典的质量是与描述的话题紧密相关的,不同的词在不同的领域可能存在完全相反的情感倾向,因此构建高质量的情感词典是提升情感分析准确度的关键。本研究在通用情感词典的基础上加入搜集到的具有情感色彩的网络词汇作为基础情感词典,合理的选择电商领域的特征词汇作为候选情感词对基础情感词典进行扩充,利用程度副词和否定词对评论文本进行加权计算情感得分,根据情感得分对商品进行评估并以可视化的形式展示。结果显示,本商品评估系同能够较好的区分出用户评论的情感倾向,综合用户评论计算出较为合理的情感得分,词云图能够直观展示出用户最为关注的产品特征,具有良好的实用性。本研究严格按照软件工程的开发流程,从需求分析、系统设计与实现、系统测试等方面对商品评估系统进行了详细的阐述。