Details

Коваленко, Татьяна Викторовна. Разработка методов анализа работы магазинов на основе комбинированных отзывов о них на интернет-сайтах [Электронный ресурс]: бакалаврская работа: 38.03.05 / Т. В. Коваленко; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли ; науч. рук. В. Н. Юрьев. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 1,29 Мб). — Санкт-Петербург, 2016. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v17-1799.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v17-1799>.

Record create date: 5/11/2017

Subject: интернет-маркетинг; анализ данных; отзывы покупателей; машинное обучение; нейронные сети

Collections: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Links: DOI

Allowed Actions: Read Download (1.3 Mb) You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: FL SPbPU Local Network

Annotation

Бакалаврская работа посвящена исследованию существующих и разработке новых методов анализа эффективности работы компаний на основании отзывов клиентов на интернет-сайтах. Дан обзор существующих систем мониторинга и анализа упоминаний компаний в разного рода интернет-источниках. Описаны применяющиеся такими системами методы и подходы к анализу текста отзывов. Предложены новые подходы к анализу отзывов на основе комбинированных отзывов, содержащих сравнение нескольких компаний. Проведено исследование зависимости между текстом отзыва и количеством одобрений/неодобрений материала отзыва пользователями интернет-сайта. Для исследования описанной зависимости были использованы три модели машинного обучения: N-gram model, skip-gram model и сверточные нейронные сети. По данным комбинированных отзывов были построены различные графики, на основание которых сделаны выводы о выборе наилучшего из рассматриваемых магазинов.

Document access rights

Network User group Action
-> FL SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet All Read Print Download

Document usage statistics

stat Document access count: 426
Last 30 days: 7
Detailed usage statistics