Sistemas de reputación del mercado de plataformas en línea
Enfoques de análisis de texto y aprendizaje automático para la reputación en línea
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Esta investigación estudia la relación entre la puntuación de las reseñas de texto, la longitud de las reseñas, el comportamiento de los agentes y las aplicaciones de aprendizaje por transferencia mediante la construcción de una medida cuantitativa con las reseñas de texto en línea de Airbnb. El primer ensayo se centra en el estudio de los efectos de la longitud de la reseña en la puntuación de la reseña de texto. Construye puntuaciones numéricas de reseñas de texto aplicando técnicas de análisis de texto y aprendizaje automático a más de tres millones de reseñas de texto gen...
Esta investigación estudia la relación entre la puntuación de las reseñas de texto, la longitud de las reseñas, el comportamiento de los agentes y las aplicaciones de aprendizaje por transferencia mediante la construcción de una medida cuantitativa con las reseñas de texto en línea de Airbnb. El primer ensayo se centra en el estudio de los efectos de la longitud de la reseña en la puntuación de la reseña de texto. Construye puntuaciones numéricas de reseñas de texto aplicando técnicas de análisis de texto y aprendizaje automático a más de tres millones de reseñas de texto generadas por usuarios en Airbnb. Con las puntuaciones de las reseñas de texto, este ensayo analiza el impacto de la longitud de la reseña en las puntuaciones de las reseñas de texto y obtiene conocimientos sobre la relación de interacción entre la puntuación de la reseña de texto, la longitud de la reseña, la edad de la reseña y el reseñador activo. Se encuentra una relación en forma de U invertida entre la longitud de la reseña y las puntuaciones de las reseñas de texto y una tendencia a la baja a largo plazo de la longitud de la reseña de texto en todas las plataformas online. Esta investigación contribuye al campo de la reputación en línea mediante la construcción de una innovadora medida de reputación de las reseñas de texto y un gran corpus de reseñas etiquetadas en línea (es decir, la base de conocimientos de las reseñas de Airbnb), investigando los efectos de la longitud de las reseñas en las puntuaciones de las reseñas de texto, y revelando una tendencia a largo plazo de la longitud de las reseñas de las plataformas en línea. El segundo ensayo examina Esta investigación estudia la relación entre la puntuación de las reseñas de texto, la longitud de las reseñas, el comportamiento de los agentes y las aplicaciones de aprendizaje por transferencia mediante la construcción de una medida cuantitativa con las reseñas de texto en línea de Airbnb. El primer ensayo se centra en el estudio de los efectos de la longitud de la reseña en la puntuación de la reseña de texto. Construye puntuaciones numéricas de reseñas de texto aplicando técnicas de análisis de texto y aprendizaje automático a más de tres millones de reseñas de texto generadas por usuarios en Airbnb. Con las puntuaciones de las reseñas de texto, este ensayo analiza el impacto de la longitud de la reseña en las puntuaciones de las reseñas de texto y obtiene conocimientos sobre la relación de interacción entre la puntuación de la reseña de texto, la longitud de la reseña, la edad de la reseña y el reseñador activo. Se encuentra una relación en forma de U invertida entre la longitud de la reseña y las puntuaciones de las reseñas de texto y una tendencia a la baja a largo plazo de la longitud de la reseña de texto en todas las plataformas online. Esta investigación contribuye al campo de la reputación en línea mediante la construcción de una innovadora medida de reputación de las reseñas de texto y un gran corpus de reseñas etiquetadas en línea (es decir, la base de conocimientos de las reseñas de Airbnb), investigando los efectos de la longitud de las reseñas en las puntuaciones de las reseñas de texto, y revelando una tendencia a largo plazo de la longitud de las reseñas de las plataformas en línea. El segundo ensayo examina
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