Найти

Результаты поиска

• ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА АНАЛИЗА ТОНАЛЬНОСТИ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ЛОЯЛЬНОСТИ ПОКУПАТЕЛЕЙ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, ОСНОВАННАЯ НА НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКЕ

  Е. М. Герасименко , В. В. Стеценко

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  Представлен интеллектуальный подход к измерению лояльности клиентов к кон-
  кретному продукту, основанный на анализе комментариев. Общий анализ тональности в
  твитах и сообщениях проводится довольно часто, однако ориентированный на задачи
  анализ мнений пользователей и измерение уровня их лояльности является новой идеей.
  Сложность в проведении ориентированного на задачу анализа тональности сообщений
  заключается в измерении лояльности клиента к конкретному продукту на основе мнения
  клиентов об этом самом продукте. Полученные данные об уровне лояльности клиента к
  продукту смогут помочь новому клиенту принять решение о конкретном товаре, учиты-
  вая его различные особенности и отзывы предыдущих клиентов. В качестве набора данных
  был использован большой массив данных, состоящих из онлайн-отзывов клиентов с
  Amazon.com. Набор исходных данных представляет собой совокупность отзывов, из кото-
  рых предлагаемый подход формирует агрегированную оценку мнений, далее используется
  модель нечеткой логики для измерения лояльности клиента к продукту. В предложенном
  подходе входной текст сначала обрабатывается с помощью таких методов как токениза-
  ция, удаления стоп-слов, лемматизация, затем происходит маркировка частей речи и осу-
  ществляется анализ полярности отзывов, затем, к полученным агрегированным оценкам
  применяются методы нечеткой логики, чтобы определить степень лояльности клиентов к
  продукту. В этой работе использовались различные библиотеки с открытыми API, такие
  как SentiWordNet, Stanford CoreNLP и т.д. Используемый подход фокусируется на выявле-
  нии тональности обзоров, которые могут быть положительными, отрицательными и
  нейтральными. В нашем исследовании мы использовали треугольную функцию принадлеж-
  ности, также известную как trimf, потому что она поддерживает три переменные и соз-
  дает связь между ними. Реализация подхода обеспечивает высокую точность определения
  лояльности к продуктам электронной коммерции, которая превосходит предыдущие под-
  ходы, а применение нечеткой логик позволило значительно повысить значения таких пока-
  зателей как точность, полнота и F-мера.