Tiếp cận phương pháp máy học trong khai thác ý kiến khách hàng trực tuyến
Tác giả: Thái Kim Phụng, Nguyễn An Tế, Trần Thị Thu Hà
Số trang:
Tr. 27-41
Tên tạp chí:
Jabes - Nghiên cứu kinh tế và kinh doanh châu Á
Số phát hành:
Số 10
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
209 Phan Thanh
Mã phân loại:
658
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Khai thác ý kiến; phân loại ý kiến; phân loại ý kiến bằng máy học
Chủ đề:
Kinh doanh
Tóm tắt:
Nghiên cứu này được tiến hành nhằm ứng dụng phương pháp máy học trong khai thác ý kiến khách hàng trực tuyến. Trước tiên, nghiên cứu này tiến hành thu thập tự động 15.480 ý kiến bình luận của khách du lịch về các khách sạn tại Việt Nam trên trang Agoda.com, sau đó thực hiện huấn luyện các mô hình máy học để tìm ra mô hình phù hợp nhất với bộ dữ liệu huấn luyện và áp dụng mô hình này để dự báo ý kiến cho toàn bộ tập dữ liệu. Kết quả cho thấy các phương pháp Logistic Regression (LR) và Support Vector Machines (SVM) có hiệu suất tốt nhất đối với khai thác ý kiến bằng ngôn ngữ tiếng Việt. Nghiên cứu này có giá trị tham khảo cho các ứng dụng khai thác ý kiến trong lĩnh vực kinh doanh.
Tạp chí liên quan
- Tăng cường sự tham gia của khu vực tư nhân thông qua hợp tác công - tư trong xử lý chất thải rắn sinh hoạt
- Các cơ chế tài chính thúc đẩy bảo tồn đa dạng sinh học và dịch vụ hệ sinh thái
- Đánh giá vai trò của nhận thức cộng đồng trong duy trì bền vững đô thị và phát triển dịch vụ hệ sinh thái tại công viên Tao Đàn
- Phát hành trái phiếu xanh tại Việt Nam : thực trạng và khuyến nghị
- Đề xuất các giải pháp ứng phó với đảo nhiệt đô thị để bảo vệ sức khỏe người dân và thích ứng với biến đổi khí hậu