研究以2024年新能源汽车的评论数据与销售数据为分析核心，利用网络爬虫技术从汽车之家网站爬取了六个不同价格区间内销售排名前十的新能源汽车的用户评论。以此获取新能源汽车用户的基本信息，以及他们对新能源汽车的使用感受、满意度等方面的反馈。接下来，我们运用了特征分析技术，提取出新能源汽车的关键特征，并结合用户评论，对这些特征进行了研究。为了解用户对新能源汽车的关注点，我们构建了情感词典，根据正负向情感评论对六个价格车辆进行LDA主题提取模型。帮助我们从海量的用户评论中提炼出不同价格、不同情感的具体关注点，这些关注点可以为为新能源汽车企业根据用户真实需求有针对性地改进新能源汽车产品属性，制定更贴合用户真实需求的新能源汽车营销策略，提供更为全面周到的用户服务等决策提供理论依据，同时也有助于政府完善基础设施建设和相关政策。在大学阶段所学习的网络爬虫、数据挖掘以及非结构化数据分析等课程，为此次研究构建起了坚实的理论基石，并赋予了充分的实践操作能力。这些课程内容使得在后续的数据收集环节能够更加高效便捷，在数据处理与分析上具备更有力的支撑，为本次研究提高了可行性。
本研究可以帮助消费者在购买新能源汽车时提供极具价值的决策参考，使消费者能更好地了解新能源汽车的性能和质量，进而准确选择适合自己的新能源汽车，还能为新能源汽车制造商提供全面且精准的市场反馈，帮助其深入分析消费者的具体需求与满意度状况，从而针对性地改良产品设计并强化质量控制。
通过对汽车之家2024年新能源汽车用户评论数据的深入分析，从三个重要方面为新能源汽车市场提供参考依据。
第一，从消费者购车方面：由于购车消费较高，消费者需要谨慎选择，所以本文目的是为给消费者提供全面的购车参考信息，帮助消费者更准确地了解不同品牌和型号的新能源汽车，从而做出更明智的购车选择。
第二，从新能源汽车企业方面：我国新能源汽车的发展时间较短，关键技术还不是很成熟，存在某些方面的需求还不能让消费者满意，如续航短充电时间长、阻碍了新能源汽车行业的发展。所以为了促进新能源汽车行业的进步，新能源汽车的生产厂商也需要通过用户评论来了解消费者的真实需求以及产品存在的不足，从而为新能源汽车在汽车品质、服务质量、品牌影响方面提供参考性依据。
第三，从政府政策制定的方面：由于新能源汽车发展极不平衡、基础设施不完善等问题出现，消费者对于购买新能源汽车意愿下降。政府需要通过用户评论了解问题所在，提出策略，推动新能源汽车产业平衡发展。
因此，基于新能源汽车用户评论的文本挖掘与分析，具有较强的选题意义。

引言
1  相关理论及方法概述
1.1 网络爬虫技术介绍
1.2 情感分析及其相关理论
1.2.1 情感分析
1.2.2 文本向量化
1.2.3 LDA主题建模
2 新能源用户评论的情感分析
2.1 数据的来源与预处理
2.1.1 数据获取
2.1.2 数据预处理
2.1.3 评论数据分词
2.1.4 词向量
2.2 新能源汽车评论数据特征分析
2.2.1 评论文本描述性分析
2.2.2 词云图分析
2.3 基于LDA 新能源汽车消费者情感分析
2.3.1 构建情感词典
2.3.2 基于情感词典的情感分类
2.3.3 基于LDA数据维度分析
3 建议
3.1 对企业的建议
3.2 对政策的建议
结论
参考文献
致谢