Opinion-based co-occurrence network for identifying the most influential product features
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Engineering Research
العدد
المجلد 8، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 185-205، 21ص.
الناشر
جامعة الكويت مجلس النشر العلمي
تاريخ النشر
2020-12-31
دولة النشر
الكويت
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Nowadays, social networking sites such as Facebook, Twitter, LinkedIn, YouTube, and other e-commerce websites produce a large number of text reviews.
These text reviews mostly describe the product features and their opinions, which are the most important to the product developers, launchers, or buyers for business development and decisionmaking processes.
Therefore, we present an opinion-based co-occurrence network for product reviews.
The main aim of this research is to identify the popularity of product features or popular terms, the number of connections of a term, the strong relationship between terms, grouping the product terms, and the sentiment polarity links between terms in both positive sentiment and negative sentiment.
Also, we employed the Harel-Koren fast multiscale layout algorithm and CNM (Clauset-Newman-Moore) algorithm for visualizing and grouping the network.
We then measured the overall graph metrics and vertex metrics to characterize the network.
Additionally, the experimental result shows the ranked product features and their social strength between product features and sentiments.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kumar, Ashok J.& Abirami, S.. 2020. Opinion-based co-occurrence network for identifying the most influential product features. Journal of Engineering Research،Vol. 8, no. 4, pp.185-205.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494675
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kumar, Ashok J.& Abirami, S.. Opinion-based co-occurrence network for identifying the most influential product features. Journal of Engineering Research Vol. 8, no. 4 (Dec. 2020), pp.185-205.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494675
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kumar, Ashok J.& Abirami, S.. Opinion-based co-occurrence network for identifying the most influential product features. Journal of Engineering Research. 2020. Vol. 8, no. 4, pp.185-205.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494675
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 202-205
رقم السجل
BIM-1494675
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