Sistema di raccomandazione alberghiera utilizzando Hadoop e l'analisi dei sentimenti
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"Sentiment Analysis Based Keyword Aware Service Recommendation for Big Data" I sistemi di raccomandazione tradizionali mancano di dare raccomandazioni personalizzate all'utente finale. Mancano di fornire scalabilità ed efficienza. La lista di valutazione e la raccomandazione fornita erano quasi le stesse. Quindi, in questo documento viene proposto un sistema di raccomandazione di hotel utilizzando il framework Hadoop. Hadoop lavora principalmente nell'area in cui appaiono grandi dati. Questi grandi dati sono difficili da catturare e analizzare. Per affrontare questo problema viene proposto un...
"Sentiment Analysis Based Keyword Aware Service Recommendation for Big Data" I sistemi di raccomandazione tradizionali mancano di dare raccomandazioni personalizzate all'utente finale. Mancano di fornire scalabilità ed efficienza. La lista di valutazione e la raccomandazione fornita erano quasi le stesse. Quindi, in questo documento viene proposto un sistema di raccomandazione di hotel utilizzando il framework Hadoop. Hadoop lavora principalmente nell'area in cui appaiono grandi dati. Questi grandi dati sono difficili da catturare e analizzare. Per affrontare questo problema viene proposto un metodo di raccomandazione di servizi basato su recensioni. Questo metodo si basa su un algoritmo di filtraggio collaborativo basato sull'utente. Gli utenti che hanno gusti simili sono catturati con l'aiuto delle parole chiave che inseriscono. Poi viene applicata la Sentiment Analysis sulle recensioni degli utenti passivi e viene calcolato un punteggio. I servizi top-k sono raccomandati all'utente finale. L'analisi sperimentale mostra che questo metodo funziona in modo più efficiente dei metodi tradizionali disponibili.
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