Sentiment-Klassifizierung von Bewertungen in sozialen Medien

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Details

Social-Media-Plattformen sind die beliebtesten und sogar noch leistungsfähigsten Formen der Online-Kommunikation. Über verschiedene Plattformen wie Bewertungen, Tweets, Blogs usw. spiegeln viele Informationen die Meinung und Einstellung der Menschen zu Produkten, Dienstleistungen oder Organisationen wider. Diese Meinungen werden auch veröffentlicht und von den Nutzern online über Social-Media-Plattformen geteilt. Dieses Verhalten hat den Unternehmen in letzter Zeit große Möglichkeiten eröffnet, ihr Geschäftswachstum und den Ruf ihrer Produkte zu verfolgen und zu überwachen, indem sie auf die Kommentare und Meinungen ihrer Nutzer hören. Das Auffinden und Überwachen von Meinungsseiten im Internet und das Herausfiltern der darin enthaltenen Informationen bleibt jedoch eine schwierige Aufgabe für die Industrie. In diesem Buch werden auf natürlicher Sprachverarbeitung basierende Techniken des maschinellen Lernens vorgestellt, um Nutzermeinungen aus sozialen Medien zu gewinnen und der Industrie aspektorientierte Zusammenfassungen zu präsentieren.

Autorentext

O Dr. M.Lovelin Ponn Felciah trabalha no Bishop Heber College, Tiruchirappalli, no Departamento de Aplicações Informáticas. O Dr. Rajkumar Kannan é o Reitor, Relações Internacionais, Presidente fundador do Departamento de Ciência de Dados do mesmo instituto, Membro Sénior da ACM-USA e antigo Professor Associado da King Faisal University, Reino da Arábia Saudita.

Weitere Informationen

  • Allgemeine Informationen
    • GTIN 09786208520212
    • Sprache Deutsch
    • Größe H220mm x B150mm x T6mm
    • Jahr 2024
    • EAN 9786208520212
    • Format Kartonierter Einband (Kt)
    • ISBN 978-620-8-52021-2
    • Veröffentlichung 31.12.2024
    • Titel Sentiment-Klassifizierung von Bewertungen in sozialen Medien
    • Autor M. Lovelin Ponn Felciah , Rajkumar Kannan
    • Untertitel Auf maschinellem Lernen basierender Opinion-Mining-Ansatz fr Produktbewertungen
    • Gewicht 137g
    • Herausgeber Verlag Unser Wissen
    • Anzahl Seiten 80
    • Genre Informatik

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