快速增长的网络购物推动了网络的飞速发展，这一增长模式使网络信息服务模式从集中统一的被动型向个性化进行转变，深入的理解和探索用户需求是这一模式转换实现的前提，这一分析能够使用户的需求信息与产品提供的信息尽可能保持一致。网络用户的兴趣关注点就是用户需求的一种展现形态。由于在线网络评论作为用户针对相关产品或服务所撰写的个人体验或感受，已经成为获取用户需求的一项重要的数据资源。因此，利用短文本特征挖掘、主题发现等技术手段获取隐藏在大数据背后的用户关注信息，帮助产品提供商了解用户的关注焦点，把握产品未来的改进方向以及为企业网络营销提供新的方向。　　本研究旨在以网络在线产品评论为基础，以电子商务用户评论为对象，对用户的需求获取问题进行研究，达到依据客观的在线评论信息探索用户需求，帮助企业更好的掌握用户需求变化，采取有效策略设计和推销产品，提升产品质量的目标。通过探索如何构建产品评论网络进行评论有用性分析，依据产品评论文本的特征关系，构建基于文本特征词的用户需求网络，在用户需求网络的基础上，发现用户需求及其变化规律。具体研究内容为:　　第一，产品评论网络的构建研究。基于产品评论分析用户需求的主要任务是从大量非结构化、包含噪声、不确定的评论中抽取用户共同关注的产品特征。要保证获取准确的用户需求就需要获取高质量的产品评论，虽然用户书写的评论文本是随机的，但是这些评论在整体上确有普遍联系的特征，这些能够真正代表用户需求的评论会被反复提及，使得不同的评论内容之间具有语义和情感的相似性或相关性，因此不能孤立地看待评论的内容，而是要利用评论之间的关联从宏观上识别用户需求。如何以社会网络理论为基础，利用评论间的关联构建以每条评论为节点，以任意两条评论内容之间的关联为边的评论网络是本文的第一项研究内容。　　第二，产品评论的有用性分析。从社会网络分析的角度来看，评论内容包含相同或相似产品特征的评论会存在直接相连的边，网络节点间连接的边越多，代表这个评论就越是能够代表用户态度，就越有用，这个节点在网络结构的位置就会越重要。因此，对评论的有用性的研究类似于对网络节点的分析，从而获取有用评论。　　第三，基于用户需求网络的用户需求分析和演化研究。通过共词分析，找到用户关注特征词集合，进而分析用户的关注点，并对构建的用户需求网络进行类簇划分，得到不同的产品特征集合。规模较大的产品特征集合体现了较多用户的共性需求，而规模较小的产品特征集合反映了较少用户的个性需求。同时，初始的用户需求网络构建后，产品评论的数量和内容都会随着产品或服务属性的变化，外部环境的变化，以及用户自身属性的变化而发生变化，即用户关注点以及需求网络结构会随着时间发生变化，这种变化反映了用户需求的变化，所以对用户需求和演化进行分析研究是第三项研究内容。