Minería de datos aplicada a las reseñas de productos
Solución para extraer características de productos a partir de reseñas de clientes
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Las empresas y los fabricantes que venden sus productos en Internet suelen buscar una forma de recopilar opiniones y comentarios de sus clientes sobre los productos o servicios asociados. Sin duda, para ellos es importante conocer la opinión del público sobre sus producciones, de modo que puedan aumentar la popularidad de sus mercancías. Recoger estas opiniones no es una tarea difícil y se puede conseguir fácilmente creando un sitio web y pidiendo a los clientes que comenten las características del producto a través del sitio web. La dificultad de esta solución se produce cuando los em...
Las empresas y los fabricantes que venden sus productos en Internet suelen buscar una forma de recopilar opiniones y comentarios de sus clientes sobre los productos o servicios asociados. Sin duda, para ellos es importante conocer la opinión del público sobre sus producciones, de modo que puedan aumentar la popularidad de sus mercancías. Recoger estas opiniones no es una tarea difícil y se puede conseguir fácilmente creando un sitio web y pidiendo a los clientes que comenten las características del producto a través del sitio web. La dificultad de esta solución se produce cuando los empresarios deciden revisar todos estos comentarios y extraer los puntos débiles o fuertes de su producto o las características concretas de ese producto. A veces, una característica puede ser interesante para uno, mientras que no causa esa impresión a otra persona. En este estudio se compararon tres algoritmos diferentes de extracción de patrones y se determinó el más eficiente, que puede aplicarse en nuestro sistema de extracción de opiniones.
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