تحليل المشاعر لمراجعات الشبكات الاجتماعية للوجهات السياحية باستخدام التقنيات الذكية
Other Title(s)
Sentiment analysis of social media reviews to tourism destinations using intelligent techniques
Author
Source
مجلة العلوم الاقتصادية و التسيير و العلوم التجارية
Issue
Vol. 15, Issue 2 (31 Dec. 2022), pp.1-16, 16 p.
Publisher
Mohamed Boudiaf-Masila University Faculty of Economic Commercial and Management Sciences
Publication Date
2022-12-31
Country of Publication
Algeria
No. of Pages
16
Main Subjects
Topics
Abstract AR
تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف تصورات ومشاعر السائحين عند زيارتهم لمناطق الجذب بالجزائر من خلال نمذجة الموضوع وتحليل المشاعر بناء على تقييمات موقع Trip Advisor على الإنترنت باستخدام التقنيات الذكية.
ويهدف تحليل المشاعر إلى تحليل مشاعر الأشخاص، وآرائهم، وعواطفهم، ومواقفهم، وغيرها.
كما تشير مشاعر العملاء إلى المشاعر التي يعبر عنها العملاء من خلال مراجعاتهم النصية.
ويمكن أن تكون هذه المشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة.
تم تحليل وتقييم البيانات النصية التي تم الحصول عليها من تقييمات الوجهات السياحية في الجزائر، وفق عملية تحليل المشاعر من خلال الخطوات التالية: 1) استخراج المحتوى المطلوب من الموقع.
2) تجهيز البيانات المستخرجة وتنقيتها.
3) كشف المشاعر الواردة في المحتويات.
4) تصنيف قطبية المحتويات إلى موجبة أو سلبية أو محايدة.
5) عرض نتائج تحليل المشاعر.
وأخيرا، يتم تقديم الحلول والتوصيات.
Abstract EN
This study aims to explore the perception and feelings of tourists when they visit attractions in Algeria through topic modeling and sentiment analysis based on TripAdvisor online reviews using intelligent techniques.
sentiment analysis, is aiming at analyzing people’s sentiments, opinions, emotions, attitudes, etc.
customer sentiment refers to the emotions expressed by customers through their text reviews.
these sentiments can be positive, negative, or neutral.
textual data obtained from the reviews of tourist destinations in Algeria have been analyzed and evaluated.
the task of sentiment analysis is achieved through the following steps : 1) extract the desired content from website.
2) prepare the extracted data.
3) detect the sentiment contained in the contents.
4) classify the polarity of the contents into positive, negative or neutral.
5) present the sentiment analysis results.
in the end, solutions and recommendations are provided.
Abstract FRE
L’objet de cet article vise à explorer la perception et les sentiments des touristes lorsqu'ils visitent des attractions en Algérie grâce à la modélisation de thèmes et à l'analyse des sentiments basée sur les avis en ligne de tripadvisor à l'aide de techniques intelligentes.
l'analyse des sentiments vise à analyser les sentiments des personnes, les opinions, les émotions, les attitudes, etc.
les sentiments des clients fait référence aux émotions exprimées par les clients à travers leurs critiques de texte.
ces sentiments peuvent être positifs, négatifs ou neutres.
les données textuelles obtenues à partir des avis de destinations touristiques en Algérie ont été analysées et évaluées.
la tâche d'analyse des sentiments est réalisée en suivant les étapes: 1) extraire le contenu souhaité du site web.
2) préparez les données extradites.
3) détecter les sentiments dans le contenu.
4) classer la polarité du contenu en positif, négatif ou neutre.
5) présentez les résultats de l'analyse des sentiments.
enfin, des solutions et des recommandations sont fournies.
American Psychological Association (APA)
مصطفاوي، الطيب. 2022. تحليل المشاعر لمراجعات الشبكات الاجتماعية للوجهات السياحية باستخدام التقنيات الذكية. مجلة العلوم الاقتصادية و التسيير و العلوم التجارية،مج. 15، ع. 2، ص ص. 1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1467536
Modern Language Association (MLA)
مصطفاوي، الطيب. تحليل المشاعر لمراجعات الشبكات الاجتماعية للوجهات السياحية باستخدام التقنيات الذكية. مجلة العلوم الاقتصادية و التسيير و العلوم التجارية مج. 15، ع. 2 (2022)، ص ص. 1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1467536
American Medical Association (AMA)
مصطفاوي، الطيب. تحليل المشاعر لمراجعات الشبكات الاجتماعية للوجهات السياحية باستخدام التقنيات الذكية. مجلة العلوم الاقتصادية و التسيير و العلوم التجارية. 2022. مج. 15، ع. 2، ص ص. 1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1467536
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن مراجع ببليوجرافية: ص. 16
Record ID
BIM-1467536
