Combining Review Text Content and Reviewer-Item Rating Matrix to Predict Review Rating
المؤلفون المشاركون
Huang, Y.
Wang, Bingkun
Li, Xing
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-01-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
E-commerce develops rapidly.
Learning and taking good advantage of the myriad reviews from online customers has become crucial to the success in this game, which calls for increasingly more accuracy in sentiment classification of these reviews.
Therefore the finer-grained review rating prediction is preferred over the rough binary sentiment classification.
There are mainly two types of method in current review rating prediction.
One includes methods based on review text content which focus almost exclusively on textual content and seldom relate to those reviewers and items remarked in other relevant reviews.
The other one contains methods based on collaborative filtering which extract information from previous records in the reviewer-item rating matrix, however, ignoring review textual content.
Here we proposed a framework for review rating prediction which shows the effective combination of the two.
Then we further proposed three specific methods under this framework.
Experiments on two movie review datasets demonstrate that our review rating prediction framework has better performance than those previous methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Bingkun& Huang, Y.& Li, Xing. 2016. Combining Review Text Content and Reviewer-Item Rating Matrix to Predict Review Rating. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099713
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Bingkun…[et al.]. Combining Review Text Content and Reviewer-Item Rating Matrix to Predict Review Rating. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099713
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Bingkun& Huang, Y.& Li, Xing. Combining Review Text Content and Reviewer-Item Rating Matrix to Predict Review Rating. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099713
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099713
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر