A new feedback-analysis based reputation algorithm for e-commerce communities
Joint Authors
Rahimi, Hasnae
al-Baqqali, Hanan
Source
Issue
Vol. 2013, Issue 7 (31 Dec. 2013), pp.1-19, 19 p.
Publisher
Université Mohammed V-Agdal Ecole Mohammadia d’Ingénieurs
Publication Date
2013-12-31
Country of Publication
Morocco
No. of Pages
19
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract EN
Dealing with the ever-growing content generated by users in the e-commerce applications, Trust Reputation Systems (TRS) are widely used online to provide the trust reputation of each product using the customers’ ratings.
However, there is also a good number of online customer reviews and feedback that must be used by the TRS.
As a result, we propose in this work a new architecture for TRS in e-commerce application which includes feedback’ mining in order to calculate reputation scores.
This architecture is based on an intelligent layer that proposes to each user (i.e.
“feedback provider”) who has already given his recommendation, a collection of prefabricated feedback to like or dislike.
Then the proposed reputation algorithm calculates the trust degree of the user, the feedback’s trustworthiness and generates the global reputation score of the product according to his ‘likes’ and ‘dislikes’.
In this work, we present also a state of the art of text mining tools and algorithms that can be used to generate the prefabricated feedback and to classify them into different categories.
Abstract FRE
Traitant le contenu croissant fourni par les utilisateurs dans les applications de e-commerce, les Systèmes de réputation (TRS) sont largement utilisés en ligne pour calculer le degré de confiance de chaque produit tout en se basant sur les évaluations des clients.
Cependant, les feedback des clients doivent être également utilisés par les TRS.
En conséquence, nous proposons dans ce travail une nouvelle architecture pour TRS en ecommerce, qui s’appuie sur l’analyse du texte des feedback pour calculer le score de réputation.
Cette architecture est basée sur une couche intelligente qui propose à chaque utilisateur (càd "le fournisseur du feedback") ayant donné sa recommandation, une collection de feedback préfabriqués que l’utilisateur devrait aimer ou pas (like/dislike).
L'algorithme de réputation proposé calcule ainsi le degré de réputation de l'utilisateur, celui du produit et du feedback.
Dans ce travail, nous présentons aussi un état de l'art des outils et algorithmes de textmining à utiliser pour produire les feedback préfabriqués et les classifier dans des catégories différentes.
American Psychological Association (APA)
Rahimi, Hasnae& al-Baqqali, Hanan. 2013. A new feedback-analysis based reputation algorithm for e-commerce communities. e-TI،Vol. 2013, no. 7, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-517541
Modern Language Association (MLA)
Rahimi, Hasnae& al-Baqqali, Hanan. A new feedback-analysis based reputation algorithm for e-commerce communities. e-TI No. 7 (2013), pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-517541
American Medical Association (AMA)
Rahimi, Hasnae& al-Baqqali, Hanan. A new feedback-analysis based reputation algorithm for e-commerce communities. e-TI. 2013. Vol. 2013, no. 7, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-517541
Data Type
Journal Articles
Language
French
Notes
Includes bibliographical references
Record ID
BIM-517541
