Implementierung eines Opinion Mining Algorithmus für Soziale zur Bewertung von Produkteigenschaften (Paperback)
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Neuware - Das Ziel des Buches ist es, den Prozess einer praktischen Implementierung eines theoretischen Opinion Mining Algorithmus, ausführlich zu beleuchten. Der nicht in einer formalen Notation vorliegende 'Maximum Opinion Score algorithm' nach Eirinaki et al. (2012: 1186), wird dabei in die Syntax der definierten Programmiersprache des Statistiktools 'R' übersetzt. Die Eignung des implementierten Algorithmus als ein Opinion Mining Tool in sozialen Medien, wird nachfolgend durch seine Anwendung auf Testdaten evaluiert. Diese entstammen dabei einer der größten Datenquellen für sowohl primäre, als auch sekundäre nutzergenerierte Daten - der Videoplattform 'YouTube'. Basierend auf Nutzerkommentaren zu Videos von drei Smartphones mit verwandten Charakteristika, wird die Fähigkeit des Algorithmus untersucht, verschiedene Ausprägungen eigenschaftsbasierter Produktbewertungen korrekt zu erkennen. 84 pp. Deutsch.

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Language: German . Brand New Book. Das Ziel des Buches ist es, den Prozess einer praktischen Implementierung eines theoretischen Opinion Mining Algorithmus, ausführlich zu beleuchten. Der nicht in einer formalen Notation vorliegende Maximum Opinion Score algorithm nach Eirinaki et al. (2012: 1186), wird dabei in die Syntax der definierten Programmiersprache des Statistiktools R übersetzt. Die Eignung des implementierten Algorithmus als ein Opinion Mining Tool in sozialen Medien, wird nachfolgend durch seine Anwendung auf Testdaten evaluiert. Diese entstammen dabei einer der größten Datenquellen für sowohl primäre, als auch sekundäre nutzergenerierte Daten - der Videoplattform YouTube . Basierend auf Nutzerkommentaren zu Videos von drei Smartphones mit verwandten Charakteristika, wird die Fähigkeit des Algorithmus untersucht, verschiedene Ausprägungen eigenschaftsbasierter Produktbewertungen korrekt zu erkennen.

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Das Ziel des Buches ist es, den Prozess einer praktischen Implementierung eines theoretischen Opinion Mining Algorithmus, ausführlich zu beleuchten. Der nicht in einer formalen Notation vorliegende ´´Maximum Opinion Score algorithm´´ nach Eirinaki et al. (2012: 1186), wird dabei in die Syntax der definierten Programmiersprache des Statistiktools ´´R´´ übersetzt. Die Eignung des implementierten Algorithmus als ein Opinion Mining Tool in sozialen Medien, wird nachfolgend durch seine Anwendung auf Das Ziel des Buches ist es, den Prozess einer praktischen Implementierung eines theoretischen Opinion Mining Algorithmus, ausführlich zu beleuchten. Der nicht in einer formalen Notation vorliegende ´´Maximum Opinion Score algorithm´´ nach Eirinaki et al. (2012: 1186), wird dabei in die Syntax der definierten Programmiersprache des Statistiktools ´´R´´ übersetzt. Die Eignung des implementierten Algorithmus als ein Opinion Mining Tool in sozialen Medien, wird nachfolgend durch seine Anwendung auf Testdaten evaluiert. Diese entstammen dabei einer der größten Datenquellen für sowohl primäre, als auch sekundäre nutzergenerierte Daten - der Videoplattform ´´YouTube´´. Basierend auf Nutzerkommentaren zu Videos von drei Smartphones mit verwandten Charakteristika, wird die Fähigkeit des Algorithmus untersucht, verschiedene Ausprägungen eigenschaftsbasierter Produktbewertungen korrekt zu erkennen. Lieferzeit 1-2 Werktage.

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Publisher/Verlag: AV Akademikerverlag | zur Bewertung von Produkteigenschaften | Das Ziel des Buches ist es, den Prozess einer praktischen Implementierung eines theoretischen Opinion Mining Algorithmus, ausführlich zu beleuchten. Der nicht in einer formalen Notation vorliegende "Maximum Opinion Score algorithm" nach Eirinaki et al. (2012: 1186), wird dabei in die Syntax der definierten Programmiersprache des Statistiktools "R" übersetzt. Die Eignung des implementierten Algorithmus als ein Opinion Mining Tool in sozialen Medien, wird nachfolgend durch seine Anwendung auf Testdaten evaluiert. Diese entstammen dabei einer der größten Datenquellen für sowohl primäre, als auch sekundäre nutzergenerierte Daten - der Videoplattform "YouTube". Basierend auf Nutzerkommentaren zu Videos von drei Smartphones mit verwandten Charakteristika, wird die Fähigkeit des Algorithmus untersucht, verschiedene Ausprägungen eigenschaftsbasierter Produktbewertungen korrekt zu erkennen. | Format: Paperback | 132 gr | 220x150x4 mm | 84 pp.