互联网的高速发展与物流技术的变革使得电商网购成为消费者购买家电产品的高效渠道。人们对饮水卫生的重视使得家用净水器这一高效便捷的小家电成为越来越多的中国家庭首选。电商平台庞大的成交量带来了海量的产品评论,用户评论是消费者对所购产品的直观反馈,通过用户评论,潜在消费者可以真实了解产品特征,购买符合自己需求的产品,企业和商家可以改善产品与服务中存在的不足,调整销售策略从而在市场竞争中胜出。但电商评论存在的结构乱、数量多等问题都不利于有效信息的提取。因此,高效分析文本评论,对消费者的购买决策、企业的生产销售以及电商平台的经营管理有着重要的现实意义。本文以京东商城上A.O.史密斯、沁园、小米三个品牌的8万余条家用净水器用户评论为对象,展开以下研究:第一,构建情感词组合并扩建已有的情感词典,对三个品牌家用净水器的用户评论进行情感分析,计算评论的情感得分并分类。第二,采用LDA主题模型提取各品牌好正、负面评论的主题、特征词及其对应的概率,综合概括各品牌家用净水器的优劣。第三,以量化后的LDA评论主题为输入变量,以分类后评论的情感强度即满意度为输出变量,建立BP神经网络模型,挖掘出影响好、差评用户满意度的主要因素。最后,总结本文的研究结果并提出相关建议。研究结果表明:基于情感词组合与扩充的情感词典的家用净水器评论情感分类的平均准确率为81%,分类效果较好;提取各品牌家用净水器正、负面评论的主题后,通过BP神经网络挖掘出A.O.史密斯好评用户主要关注的因素是品牌和水质,差评用户主要关注的因素是降噪和销售宣传;沁园好评用户主要关注的因素为配送和水质。差评用户主要关注售后与可操作性;小米好评用户主要关注的是性价比、智能性和外观,差评用户主要关注的是质量与报价。从各品牌商家角度,A.O.史密斯应加大对产品降噪功能的研究,同时改进销售宣传方法,做到诚实销售,降低品牌溢价;沁园需要改善产品的操作设计,争取产品的使用更加便捷化。同时,加大滤芯研发,降低家用净水器产品的废水比;小米需要开拓更多高端产品线,适应不同层次净水的需求。同时也要加大对产品出厂前的全面安全检查,而且制定合理、稳定的销售价格,完善报价服务。从电商平台角度,京东需要扩大健全物流运输面,提高偏远地区的物流时效。强化物流包装,改善售后服务态度,杜绝退货机二次销售。