Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Năm thứ. 30(10) , Tháng 10/2019, Trang 27-41


Tiếp cận phương pháp máy học trong khai thác ý kiến khách hàng trực tuyến
Thai Kim Phung & Nguyen An Te & Tran Thi Thu Ha

DOI:
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.

Từ khóa
khai thác ý kiến; phân loại ý kiến; phân loại ý kiến bằng máy học
Download
Mô hình tư vấn học tập trong đào tạo trực tuyến dựa trên cộng đồng người học đa tiêu chí
2024, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng

Nghiên cứu xây dựng hệ thống tính toán hiệu năng cao phục vụ triển khai các bài toán trong Ðại học thông minh
2024, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng

Ảnh hưởng của hệ thống thông tin đến lợi thế cạnh tranh của các công ty giao nhận hàng xuất nhập khẩu và đại lý hải quan tại thành phố Hồ Chí Minh
2024, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng

Phân tích ý kiến khách hàng trong thương mại điện tử tiếp cận theo phương pháp học máy kết hợp kiểm định Bootstrap
2024, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng

Nghiên cứu mô hình học máy dự đoán xác suất vỡ nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam
2023, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á Mở rộng