Sistema de Recomendação de Hotéis usando Hadoop e Análise Sentimental
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"Sentiment Analysis Based Keyword Aware Service Recommendation for Big Data" Os sistemas tradicionais de recomendação não dão recomendações personalizadas ao utilizador final. Falta-lhes proporcionar escalabilidade e eficiência. A lista de classificação e recomendação fornecida foi quase a mesma. Assim, neste artigo é proposto um sistema de recomendação de hotel utilizando a estrutura hadoop. O hadoop funciona principalmente na área onde aparecem grandes dados. Estes grandes dados são difíceis de capturar e analisar. É proposto um método de recomendação de serviços basead...
"Sentiment Analysis Based Keyword Aware Service Recommendation for Big Data" Os sistemas tradicionais de recomendação não dão recomendações personalizadas ao utilizador final. Falta-lhes proporcionar escalabilidade e eficiência. A lista de classificação e recomendação fornecida foi quase a mesma. Assim, neste artigo é proposto um sistema de recomendação de hotel utilizando a estrutura hadoop. O hadoop funciona principalmente na área onde aparecem grandes dados. Estes grandes dados são difíceis de capturar e analisar. É proposto um método de recomendação de serviços baseado na revisão para resolver este problema. Este método é baseado num algoritmo de filtragem colaborativa baseado no utilizador. Utilizadores com gostos semelhantes são capturados com a ajuda de palavras-chave que introduzem. Em seguida, a Análise de Sentimento é aplicada nas revisões de utilizadores passivos e é calculada uma pontuação. Os serviços top-k são recomendados para o utilizador final. A análise experimental mostra que este método funciona de forma mais eficiente do que os métodos tradicionais disponíveis.
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