用户在线评论逐渐成为互联网环境下企业获取用户需求的重要数据资源。然而如何能够准确有效的在浩如烟海的评论中提炼出产品的特征及对特征的描述,是一个理论和实践界的难题。在现阶段的研究中,大部分学者将文本分析的研究方向放在了情感分析,提出了很多判断文本情感极性的模型。但是对产品特征和用户情感之间的关联关系研究,鲜有人关注。本文通过对手机评论中的产品特征和用户情感进行研究,发现两者之间的关联关系,为消费者选购商品和商家定位市场需求提供参考意见。本文对采集自京东商城的750余款手机的用户评论进行预处理,使用条件随机场和字典配合的方法识别用户评论中包含的手机特征,从而构造手机特征词典。根据特征词典和窗口搭配的方法,从用户评论中提取手机特征和用户情感的组合。最后引入了 LinLog Energy Model,对手机特征和用户情感进行聚类分析,发现他们之间关联关系的强度。通过研究,本文获得了包含217个词的手机特征词典,并根据该词典,对苹果、华为、三星、小米四个品牌的用户评论进行了研究。从他们的用户评论中提取手机特征和用户情感,并应用LinLog Energy Model进行聚类分析,最终获得了手机特征和用户情感之间的关联关系强度,并对四款手机的分析结果进行了对比分析。通过实验,表明该方法能够直观有效的从用户评论中提炼出产品的优劣。最后本课题通过搭建文本分析平台,使用户能够对其他手机的用户评论进行分析,从而为用户的决策提供参考。