随着电子商务的迅猛发展，用户评论数据量呈爆炸性增长。针对这一挑战，本文提出了一种基于情感分析的电商评论推荐系统。该系统首先利用文本挖掘技术对用户评论进行情感特征提取，然后结合改进的协同过滤算法，为用户提供更为精准的商品推荐。实验结果表明，与传统推荐系统相比，本系统在推荐准确率和用户满意度方面均有显著提升。随着电子商务的快速发展，用户评论数据呈现爆炸式增长。本文提出了一种基于情感分析的电商评论推荐系统，通过结合文本挖掘技术和协同过滤算法，为用户提供更精准的商品推荐。系统首先使用情感分析技术处理用户评论，提取情感特征，然后将这些特征融入改进的协同过滤推荐算法中。实验结果表明，与传统推荐系统相比，本系统在推荐准确率和用户满意度方面均有显著提升。