Nội dung
- Giới thiệu
- Hướng tiếp cận
- Mô hình
- Mô hình chung
- Crawler
- Tiền xử lý và phân lớp
- Kết quả
ý kiến, phản hồi
-
giúp cho những người dùng khác định hướng trong việc chọn lựa sản phẩm
-
doanh nghiệp định hướng cải tiến chất lượng.
Khó khăn
-
số lượng lớn
-
từ nhiều nguồn
thu thập tự động
đánh giá tự động
ĐÁNH GIÁ SẢN PHẨM ĐIỆN TỬ DỰA TRÊN NHẬN XÉT CỦA NGƯỜI DÙNG TRÊN INTERNET
Hướng tiếp cận
Thu thập văn bản bình luận
Phân lớp bình luận bằng máy học (Naïve Bayes, SVM)
Lập báo cáo thống kê
Tiền xử lý dữ liệu
- tập dữ liệu rõ ràng
- tách từ
- vector hóa
Mô hình ứng dụng
- Crawler
- Prediction
- Dashboard
ĐÁNH GIÁ SẢN PHẨM ĐIỆN TỬ DỰA TRÊN NHẬN XÉT CỦA NGƯỜI DÙNG TRÊN INTERNET
Van-Duyet Le / me@duyetdev.com
Trần Võ Tân Nguyên / 14520613@gm.uit.edu.vn