针对电子商务中的商品评论信息过载问题，运用情感关联分析理论，通过挖掘商品评论信息中的商品特征及相应的情感反馈，建立商品特征细粒度上的情感分值向量，在此基础上利用SOM神经网络模型对评价用户进行聚类，建立电商用户情感画像，并针对不同电商用户群体特征制定个性化营销策略，从而帮助平台商家从繁杂的商品评论中快速获取有效信息。实验中在线评论取自图书类商品，数据均来源于Amason。实验结果表明，该方法具有良好的应用效果。
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