Sistema de Recomendación de Hoteles usando Hadoop y Análisis de Sentimiento
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"Sentiment Analysis Based Keyword Aware Service Recommendation for Big Data" Los sistemas tradicionales de recomendación carecen de la capacidad de dar recomendaciones personalizadas al usuario final. Les falta proporcionar escalabilidad y eficiencia. La lista de clasificación y la recomendación proporcionada es casi la misma. Por lo tanto, en este trabajo se propone un sistema de recomendación de hoteles utilizando el marco de Hadoop. Hadoop trabaja principalmente en el área donde aparecen los big data. Estos grandes datos son difíciles de capturar y analizar. Se propone un método de r...
"Sentiment Analysis Based Keyword Aware Service Recommendation for Big Data" Los sistemas tradicionales de recomendación carecen de la capacidad de dar recomendaciones personalizadas al usuario final. Les falta proporcionar escalabilidad y eficiencia. La lista de clasificación y la recomendación proporcionada es casi la misma. Por lo tanto, en este trabajo se propone un sistema de recomendación de hoteles utilizando el marco de Hadoop. Hadoop trabaja principalmente en el área donde aparecen los big data. Estos grandes datos son difíciles de capturar y analizar. Se propone un método de recomendación de servicios basado en revisiones para abordar este problema. Este método se basa en un algoritmo de filtrado colaborativo basado en el usuario. Los usuarios que tienen gustos similares son capturados con la ayuda de las palabras clave que introducen. A continuación, se aplica un análisis de sentimiento a las reseñas de los usuarios pasivos y se calcula una puntuación. Se recomiendan los mejores servicios al usuario final. El análisis experimental muestra que este método funciona de forma más eficiente que los métodos tradicionales disponibles.
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