摘要
随着电子商务的迅猛发展，线上零售超市如雨后春笋般涌现，顾客满意度成为线上零售超市赢得竞争优势的关键因素。
近年来，文本挖掘技术在情感分析、主题提取等方面取得了显著进展，为深入研究线上零售超市顾客满意度提供了新的视角和方法。
本文首先回顾了文本挖掘和顾客满意度理论，并梳理了线上零售超市的发展现状。
然后，重点介绍了文本情感分析、主题模型等主要研究方法，并对相关研究成果进行了综述和评价，分析了当前研究的不足和局限性。
最后，展望了未来研究方向，包括：结合深度学习等新技术提升情感分析的准确性和效率、构建多维度顾客满意度评价体系、探究顾客满意度与其他因素之间的关系等。
关键词：线上零售超市；顾客满意度；文本挖掘；情感分析；主题模型
##1.1线上零售超市
线上零售超市是指利用互联网技术，为顾客提供在线商品浏览、购买、支付和配送等服务的零售企业，其本质是将传统的线下超市搬到线上，通过虚拟货架展示商品，并借助物流体系完成商品交付。
线上零售超市打破了时间和空间的限制，为顾客提供了更加便捷、高效的购物体验。
##1.2顾客满意度
顾客满意度是指顾客对其购买商品或接受服务后所感受到的满足程度，是顾客对商品或服务的综合评价。
顾客满意度是企业经营的重要指标，高顾客满意度意味着顾客对企业的产品和服务认可，有利于提高顾客忠诚度，增强企业竞争力。
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