Exploration de données
Systèmes de recommandation de produits basés sur les avis des clients et utilisant l'exploration de texte
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Ce livre décrit l'examen d'un nouveau système de recommandation de produits qui utilise le traitement du langage naturel (NLP) et l'exploration de texte pour analyser les commentaires des clients. Ce système, conçu pour améliorer les recommandations de produits, traite les commentaires provenant de plateformes telles qu'Amazon et eBay pour catégoriser et classer les produits en fonction des requêtes des utilisateurs. Il regroupe les produits en fonction des caractéristiques mentionnées dans les commentaires et les classe en fonction du sentiment (positif ou négatif). Le système prop...
Ce livre décrit l'examen d'un nouveau système de recommandation de produits qui utilise le traitement du langage naturel (NLP) et l'exploration de texte pour analyser les commentaires des clients. Ce système, conçu pour améliorer les recommandations de produits, traite les commentaires provenant de plateformes telles qu'Amazon et eBay pour catégoriser et classer les produits en fonction des requêtes des utilisateurs. Il regroupe les produits en fonction des caractéristiques mentionnées dans les commentaires et les classe en fonction du sentiment (positif ou négatif). Le système proposé, PR-CT, a été testé par rapport aux systèmes existants à l'aide de mesures telles que la précision, le rappel, le score F1 et le temps de réponse moyen, et s'est avéré plus performant. Toutefois, le résumé indique que davantage de données et de développement sont nécessaires pour améliorer l'efficacité du système.
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