Merkmalsbasierte sentimentale Analyse zur Vorhersage mobiler Bewertungen - VENKATA NAGANJANEYULU, K.
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Um dies zu erreichen, müsste das maschinelle Lernmodell verschiedene Aufgaben erfüllen, wie z. B. Wortsegmentierung, Stoppwörter, Extraktion von Merkmalen und das Auffinden ähnlicher Produkte, die andere Benutzer gekauft haben, usw. In diesem Projekt nehmen wir das Beispiel eines Handy-Empfehlungssystems und haben versucht, die Handy-Rezensionen mit Hilfe der Stimmungsanalyse als positiv oder negativ zu kategorisieren. Wir haben ein Empfehlungssystem mit einem verbesserten itembasierten kollaborativen Filter auf der Grundlage der Stimmung der Benutzer aufgebaut, das Handys vorschlagen kann,…mehr

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Produktbeschreibung
Um dies zu erreichen, müsste das maschinelle Lernmodell verschiedene Aufgaben erfüllen, wie z. B. Wortsegmentierung, Stoppwörter, Extraktion von Merkmalen und das Auffinden ähnlicher Produkte, die andere Benutzer gekauft haben, usw. In diesem Projekt nehmen wir das Beispiel eines Handy-Empfehlungssystems und haben versucht, die Handy-Rezensionen mit Hilfe der Stimmungsanalyse als positiv oder negativ zu kategorisieren. Wir haben ein Empfehlungssystem mit einem verbesserten itembasierten kollaborativen Filter auf der Grundlage der Stimmung der Benutzer aufgebaut, das Handys vorschlagen kann, die einem Benutzer gefallen könnten, basierend auf der Liste der Handys, die er bereits angesehen hat.
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.