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
- Nồng độ GDF-15 huyết thanh và giá trị tiên lượng biến cố suy tim ở bệnh nhân nhồi máu cơ tim cấp được can thiệp động mạch vành qua da
- Thực trạng rối loạn giấc ngủ ở người bệnh đái tháo đường típ 2
- Kết quả điều trị chấn thương niệu đạo ở trẻ em tại Bệnh viện Hữu nghị Việt Đức
- Kết quả bước đầu phẫu thuật nội soi toàn bộ xuyên sọ kẹp cổ túi phình tuần hoàn trước
- Kết cục thai kỳ của những thai phụ con so nguy cơ thấp được khởi phát chuyển dạ bằng dinoprostone và bóng đôi





