基于在线评论的机器学习消费者情感分析应用系统性文献综述
人机交互
2020-08-25 v1
摘要
消费者情感分析是医疗保健、犯罪、金融、旅游和学术等社交媒体相关应用中的近期热点。厘清消费者认知以洞察预期目标与评论具有重要意义。随着技术进步，海量社交网络数据在体量、主观性与异质性上不断增长，人工处理变得困难。机器学习技术已被用于应对现实应用中的这一难题。本文旨在研究机器学习技术与消费者情感分析这一结合在酒店与旅游领域在线评论上的效用、范围与适用性。我们展示了系统性文献综述，以比较、分析、探索和恰当地理解相关尝试与方向，从而发现研究空白并阐明该结合的未来前景。本工作对现有文献的贡献体现在两方面：首先，主要目标是阅读并分析机器学习技术在酒店与旅游领域在线评论上用于消费者情感分析的情况；其次，我们提出了一种系统性方法，以识别、收集观测证据、分析结果并整合所有相关高质量研究的观察，从而针对所述研究领域解决特定的研究问题。
引用
@article{arxiv.2008.10282,
title = {A systematic literature review on machine learning applications for consumer sentiment analysis using online reviews},
author = {Praphula Kumar Jain and Rajendra Pamula},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.10282},
year = {2020}
}