Analyse sentimentale basée sur les fonctionnalités pour la prédiction des avis mobiles - VENKATA NAGANJANEYULU, K.
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Pour y parvenir, le modèle d'apprentissage automatique doit accomplir diverses tâches telles que la segmentation des mots, les mots vides, l'extraction de caractéristiques et la recherche de produits similaires achetés par d'autres utilisateurs, etc. Dans ce projet, nous prenons l'exemple d'un système de recommandation de mobiles et nous avons essayé de catégoriser les critiques de mobiles comme positives ou négatives en utilisant l'analyse des sentiments et nous avons construit un système de recommandation en utilisant un filtrage collaboratif amélioré basé sur le sentiment des utilisateurs…mehr

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Produktbeschreibung
Pour y parvenir, le modèle d'apprentissage automatique doit accomplir diverses tâches telles que la segmentation des mots, les mots vides, l'extraction de caractéristiques et la recherche de produits similaires achetés par d'autres utilisateurs, etc. Dans ce projet, nous prenons l'exemple d'un système de recommandation de mobiles et nous avons essayé de catégoriser les critiques de mobiles comme positives ou négatives en utilisant l'analyse des sentiments et nous avons construit un système de recommandation en utilisant un filtrage collaboratif amélioré basé sur le sentiment des utilisateurs qui peut suggérer des mobiles qu'un utilisateur pourrait aimer sur la base de la liste des mobiles qu'il a déjà regardés.
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.