Data mining applicato alle recensioni dei prodotti
Soluzione per estrarre le caratteristiche dei prodotti dalle recensioni dei clienti
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Le aziende e i produttori che vendono i loro prodotti sul web sono soliti cercare un modo per raccogliere recensioni e feedback dai loro clienti sui prodotti o sui servizi associati. Sicuramente è importante per loro ottenere l'opinione del pubblico sulle loro produzioni, in modo da aumentare la popolarità dei loro prodotti. Raccogliere queste opinioni non è un compito difficile e si può ottenere facilmente creando un sito Internet e chiedendo ai clienti di commentare le caratteristiche del prodotto attraverso il sito. La difficoltà di questa soluzione si presenta quando i titolari delle ...
Le aziende e i produttori che vendono i loro prodotti sul web sono soliti cercare un modo per raccogliere recensioni e feedback dai loro clienti sui prodotti o sui servizi associati. Sicuramente è importante per loro ottenere l'opinione del pubblico sulle loro produzioni, in modo da aumentare la popolarità dei loro prodotti. Raccogliere queste opinioni non è un compito difficile e si può ottenere facilmente creando un sito Internet e chiedendo ai clienti di commentare le caratteristiche del prodotto attraverso il sito. La difficoltà di questa soluzione si presenta quando i titolari delle imprese decidono di esaminare tutti questi commenti e di estrarre i punti deboli o i punti di forza del loro prodotto o di particolari caratteristiche di quel prodotto. A volte una caratteristica può essere interessante per qualcuno, mentre non fa impressione a qualcun altro. Questo studio ha confrontato tre diversi algoritmi di pattern mining e ha determinato quello più efficiente che può essere applicato al nostro sistema di opinion mining.
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