Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 60 trang
Dung lượng: 926 KB

Giới thiệu nội dung

Phân loại Bình luận của Khách hàng trên Mạng xã hội Dựa trên Kỹ thuật Máy học

Tác giả: ĐÀM PHƯƠNG TÙNG

Lĩnh vực: Khoa học Máy tính

Nội dung tài liệu:
Luận văn này tập trung vào việc phân loại bình luận của khách hàng trên mạng xã hội, áp dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu và máy học. Mục tiêu là khai thác và phân tích kho dữ liệu khổng lồ từ các bài đăng và nhận xét trên internet để thu thập thông tin hữu ích, hỗ trợ hoạt động sản xuất kinh doanh. Luận văn giới thiệu tổng quan về khai phá dữ liệu, các kỹ thuật liên quan, đặc biệt là khai phá văn bản, và ứng dụng của chúng trong việc phân loại bình luận khách hàng. Ngoài ra, luận văn còn đề cập đến các bước khảo sát, thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình thực nghiệm, bao gồm tiền xử lý, trích xuất vector, huấn luyện dữ liệu, và đánh giá kết quả thử nghiệm.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cam đoan
  • Lời cảm ơn
  • Mục lục
  • Danh mục hình ảnh
  • Lời mở đầu
  • Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu và bài toán phân loại bình luận khách hàng
    • 1.1. Tổng quan về khai phá dữ liệu
      • 1.1.1. Những khái niệm về khai phá dữ liệu
      • 1.1.2. Quy trình khai phá dữ liệu
      • 1.1.3. Các kỹ thuật và tác vụ khai phá dữ liệu
      • 1.1.4. Kiến trúc của một hệ thống khai phá dữ liệu
      • 1.1.5. So sánh khai phá dữ liệu với máy học
    • 1.2. Ứng dụng khai phá dữ liệu trong phân loại bình luận khách hàng
      • 1.2.1. Phương pháp phân lớp văn bản
      • 1.2.2. Phương pháp tách từ tiếng Việt
      • 1.2.3. Phân loại bình luận khách hàng
  • Chương 2: Các bước khảo sát và phân loại bình luận của
    • 2.1. Tìm hiểu chung về thương hiệu sản phẩm
    • 2.2. Mục đích của việc lấy bình luận khách hàng
    • 2.3. Thu thập bình luận khách hàng trên Internet
    • 2.4. Mô hình tổng thể bài toán phân loại bình luận khách hàng
  • Chương 3: Xây dựng chương trình thực nghiệm
    • 3.1. Đề xuất giải pháp
      • 3.1.1. Yêu cầu bài toán
      • 3.1.2. Tổng quan về dữ liệu
    • 3.2. Xây dựng mô hình
      • 3.2.1. Thu thập dữ liệu
      • 3.2.2. Tiền xử lý dữ liệu
      • 3.2.3. Trích xuất vector
      • 3.2.4. Huấn luyện dữ liệu
    • 3.3. Kết quả thử nghiệm
      • 3.3.1. Đánh giá dựa trên độ chính xác
      • 3.3.2. Triển khai dự án trên website thực tiễn
  • Kết luận
  • Danh mục tài liệu tham khảo