Analisi sentimentale basata sulle funzionalità per la previsione delle recensioni su dispositivi mobili - VENKATA NAGANJANEYULU, K.
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Per raggiungere questo obiettivo, il modello di apprendimento automatico deve svolgere diversi compiti, come la segmentazione delle parole, le stop-word, l'estrazione di caratteristiche e la ricerca di prodotti simili acquistati da altri utenti, ecc. In questo progetto abbiamo preso come esempio un sistema di raccomandazione di cellulari e abbiamo cercato di classificare le recensioni di cellulari come positive o negative usando l'analisi del sentiment e abbiamo costruito un sistema di raccomandazione usando un item based collaborative filtering migliorato basato sul sentiment degli utenti che…mehr

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Produktbeschreibung
Per raggiungere questo obiettivo, il modello di apprendimento automatico deve svolgere diversi compiti, come la segmentazione delle parole, le stop-word, l'estrazione di caratteristiche e la ricerca di prodotti simili acquistati da altri utenti, ecc. In questo progetto abbiamo preso come esempio un sistema di raccomandazione di cellulari e abbiamo cercato di classificare le recensioni di cellulari come positive o negative usando l'analisi del sentiment e abbiamo costruito un sistema di raccomandazione usando un item based collaborative filtering migliorato basato sul sentiment degli utenti che può suggerire i cellulari che un utente potrebbe gradire in base all'elenco di cellulari che ha già guardato.
Autorenporträt
Dr. K. Venkata Naganjaneyulu arbeitet derzeit als Professor der CSE-Abteilung am Lords Institute of Engineering and Technology (einer autonomen Einrichtung), angegliedert an die Osmania University, Hyderabad, TS, Indien.Er arbeitete als Professor der CSE Data Science Dept in STMary's Goup of Institutions, Hyderabad, JNTU.