Estrazione dei dati
| AUTHOR | Balaji B., Saravana; Sabah Mustafa, Iman |
| PUBLISHER | Edizioni Sapienza (10/22/2024) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Il libro descrive la revisione di un nuovo sistema di raccomandazione dei prodotti che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il text mining per analizzare le recensioni dei clienti. Questo sistema, progettato per migliorare le raccomandazioni sui prodotti, elabora le recensioni provenienti da piattaforme come Amazon ed eBay per categorizzare e classificare i prodotti in base alle richieste degli utenti. Raggruppa i prodotti in base alle caratteristiche menzionate nelle recensioni e li classifica in base al sentiment (positivo o negativo). Il sistema proposto, PR-CT, è stato testato rispetto ai sistemi esistenti utilizzando parametri quali precisione, richiamo, punteggio F1 e tempo medio di risposta, ed è risultato migliore. Tuttavia, l'abstract sottolinea che sono necessari ulteriori dati e sviluppi per migliorare l'efficienza del sistema.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9786208209865
ISBN-10:
6208209862
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
Italian
More Product Details
Page Count:
76
Carton Quantity:
92
Product Dimensions:
6.00 x 0.18 x 9.00 inches
Weight:
0.27 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Computers | General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Il libro descrive la revisione di un nuovo sistema di raccomandazione dei prodotti che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il text mining per analizzare le recensioni dei clienti. Questo sistema, progettato per migliorare le raccomandazioni sui prodotti, elabora le recensioni provenienti da piattaforme come Amazon ed eBay per categorizzare e classificare i prodotti in base alle richieste degli utenti. Raggruppa i prodotti in base alle caratteristiche menzionate nelle recensioni e li classifica in base al sentiment (positivo o negativo). Il sistema proposto, PR-CT, è stato testato rispetto ai sistemi esistenti utilizzando parametri quali precisione, richiamo, punteggio F1 e tempo medio di risposta, ed è risultato migliore. Tuttavia, l'abstract sottolinea che sono necessari ulteriori dati e sviluppi per migliorare l'efficienza del sistema.
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