Xây dựng mô hình khai phá quan điểm dựa trên bình luận của người dùng Facebook: Trường hợp các điểm du lịch tại Thừa Thiên Huế

Từ khóa

Điểm du lịch
mạng xã hội
quan điểm
khai phá quan điểm
mô hình khai phá quan điểm
từ điển VietSentiWordNet.

Tóm tắt

Sự phát triển của internet cùng với các công nghệ đi kèm đã làm cho các trang mạng xã hội như Blog, Facebook, Twitter trở nên rất phổ biến và hiệu quả. Thông qua các kênh thông tin này, mọi người có thể thể hiện quan điểm hoặc đánh giá về các điểm du lịch đã trải nghiệm. Bên cạnh những thuận lợi do nguồn thông tin khổng lồ và phong phú này mang lại, chúng cũng tạo ra những khó khăn nhất định, ở đó khách du lịch gặp khó khăn khi muốn thu thập, tham khảo tổng hợp các ý kiến, bình luận trên các trang mạng xã hội để đưa ra quyết định chọn điểm du lịch. Về phía các nhà quản lý, họ cũng gặp một số khó khăn khi muốn kiểm soát những ý kiến phản hồi tích cực hay tiêu cực của khách du lịch đối với từng đặc trưng của điểm du lịch để xây dựng chiến lược kinh doanh hoặc đưa ra các giải pháp nâng cao chất lượng các điểm du lịch. Bài báo này tập trung vào việc xây dựng mô hình khai phá quan điểm dựa trên bình luận của người dùng Facebook và xem xét trường hợp triển khai đối với các điểm du lịch tại Thừa Thiên Huế. Để thực hiện điều đó, chúng tôi đã mở rộng từ điển VietSentiWordNet để nâng cao hiệu quả cho việc phân lớp miền dữ liệu thuộc lĩnh vực du lịch. Kết quả thực nghiệm đã chỉ ra tính hiệu quả của mô hình được đề xuất và từ điển VietSentiWordNet mở rộng.
https://doi.org/10.26459/hueuni-jtt.v128i2A.5510

Tài liệu tham khảo

  1. . A. Arora, C. Patil, S. Correia (2015), Opinion Mining: An Overview, International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering Vol. 4, Issue 11.
  2. . Kieu Thanh Binh, Pham Bao Son (2010), Sentiment Analysis for Vietnamese, In: 2010 Second International Conference on Knowledge and Systems Engineering, pp. 152–157.
  3. . A. Garcia, S. Gaines, M. T. Linaza (2012), A Lexicon Based Sentiment Analysis Retrieval System for Tourism Domain, e-Review of Tourism Research (eRTR), Vol. 10, No. 2.
  4. . M. Hu, B. Liu (2004), Mining and summarizing customer reviews, in Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, ser. KDD’04. New York, NY, USA: ACM, pp. 168–177.
  5. . K. Jasmeet, S. Neha (2014), Facebook Integration with RESTFB API, International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET) Volume 3 Issue 11, November 2014.
  6. . K. Khan, B. B. Baharudin, A. Khan, Fazal_e_Malik (2010), Automatic Extraction of Features and Opinion Oriented Sentences from Customer Reviews, World Academy of Science, Engineering and Technology International Journal of Social, Behavioral, Educational, Economic, Business and Industrial Engineering Vol:4, No:2.
  7. . S. Mathapati, S. H. Manjula, K. R. Venugopal (2016), Sentiment Analysis and Opinion Mining from Social Media : A Review, Volume 16 Issue 5 Version 1.0, Global Journal of Computer Science and Technology: C Software & Data Engineering.
  8. . Võ Tuyết Ngân, Đỗ Thanh Nghị (2015), Phân loại ý kiến trên Twitter, Tạp chı́ Khoa học Trường Đại học Cần Thơ 32-38.
  9. . G. Somprasertsri, P. Lalitrojwong (2010), Mining Feature-Opinion in Online Customer Reviews for Opinion Summarization , Journal of Universal Computer Science, vol. 16, no. 6, 938-955.
  10. . B. Stefano, E. Andrea, F. Sebastiani (2010), Sentiwordnet 3.0: An enhanced lexical resource for sentiment analysis and opinion mining, In: LREC'10.
  11. . Vu Xuan Son, Park Seong-Bae (2014), Construction of Vietnamese SentiWordNet by using Vietnamese Dictionary, The 40th Conference of the Korea Information Processing Society, pp. 745-748, South Korea.
  12. . Bùi Thị Tám, Mai Lệ Quyên (2012), Đánh giá khả năng thu hút du khách của điểm đến Huế, Tạp chí khoa học, Đại học Huế, tập 72B, số 3.
  13. . Vu Tien Thanh, Pham Huyen Trang, Luu Cong To, Ha Quang Thuy (2011), A Feature-Based Opinion Mining Model on Product Reviews in Vietnamese. In Semantic Methods for Knowledge Management and Communication (SCI 381), pp. 23-33.
  14. . Ha Quang Thuy, Vu Tien Thanh, Pham Huyen Trang, Luu Cong To (2011), An Upgrading Featurebased Opinion Mining Model on Vietnamese Product Reviews. In Proceedings of the 7th international conference on Active media technology (AMT 2011), pp. 173-185.
  15. . Nguyen Cam Tu, Phan Xuan Hieu, Nguyen Thu Trang (2010), JVnTextPro: A Java-based Vietnamese Text Processing Tool, http://jvntextpro.sourceforge.net/
  16. . Q. Ye, Z. Zhang, R. Law (2009), Sentiment classification of online reviews to travel destinations by supervised machine learning approaches, Expert Systems with Applications 36: 6527-6535.
Creative Commons License

công trình này được cấp phép theo Creative Commons Ghi công-Chia sẻ tương tự 4.0 License International .

Bản quyền (c) 2019 Array