在互联网快速发展这一时代背景下,社会生活的方方面面都受着巨大的影响,越来越多的人通过互联网来表达自己的看法与观点,这改变了原有的用户只能作为信息接收者这一现象。在线评论能够直观和准确的反应用户的观点以及市场情况,用户通过文本的形式来发表购物过程的体验与感受,这些评论不仅吸引了电子商务平台、商家企业的关注,也吸引着潜在消费者的关注。在线评论通常包含着商品的属性特征、商家服务内容、以及消费者的情感倾向等内容,企业可以通过在线评论包含的信息来分析产品各个属性用户的满意度,结合行业形势为下一步发展制定计划;消费者可以通过在线评论了解产品各个属性特征的优点与缺点,从而更好地做出购买决策降低风险。对于用户满意度的研究以往常常采用问卷调查的形式获取研究数据,其样本量大小、研究成本以及研究结果的可靠性都存在一定的不足,而在线评论不仅包含着用户对产品的使用感受还包含着使用后的态度。用户常常通过评论中的一些情感词来表达对产品的满意度状态,所以通过在线评论来研究用户满意度不仅能保证样本的数量与可靠性,同时还能保证研究结果的真实性。本文在对国内外研究成果梳理的基础上,通过在线评论来研究用户的满意度,从特征词抽取、用户满意度评价维度构建、用户满意度计算、用户满意度分析四个方面进行研究,以此挖掘在线评论中的有用信息。具体如下:构建用户满意度研究框架,首先将在线评论作为研究对象抽取产品特征词,这些特征词能够代表产品的属性特征,即使是一条评论可能包含着产品的多个特征。使用word2vec工具训练词向量模型,对于训练好的模型使用Canopy确定聚类数k值,然后将k值作为K-means输入中心数对文本数据进行聚类,将聚类结果作为用户满意度评价维度。然后利用依存句法分析抽取特征情感对,用户通常会通过评论中与特征词搭配的正/负面情感词来表达满意度状态,通过对依存句法关系的提取以及情感词权值的计算,从而得出用户在不同评价维度的满意度。最后提出对用户满意度研究结果进行分析的方法,从多角度对不同维度用户满意度进行对比分析。通过京东商城手机评论对确定的满意度研究框架进行实证研究,将本文用户满意度研究方法应用到实践中,爬取京东商城四款手机的用户在线评论,对评论数据进行特征词抽取以及聚类后确定5个用户满意度评价维度。为提高研究结果的可靠性,本文在原有的基础情感词典知网How Net情感词典上构建领域情感词典;为提高研究结果的准确性,针对特殊特征词构建专属情感词库。针对用户满意度计算结果,从两个角度分析四个品牌的用户满意度,分别为使用用户满意度四分图对各评价维度用户满意度与权重进行分析,使用标杆管理对不同品牌各个评价维度用户满意度对比分析,为消费者购买产品以及商家制定产品方案提供建议与指导。本研究将用户的满意度研究与在线评论相结合,从特征词出发研究用户满意度,并将研究结果进行对比分析,完善了该领域研究粒度较粗且缺乏科学分析的问题,为用户满意度研究提供了新的方法与思路;在实践方面,能够帮助消费者根据需求做出更好地购买决策,为商家优化产品、找准市场定位提供依据。