A Grouping Hotel Recommender System Based on Deep Learning and Sentiment Analysis

سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 126

فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JITM-11-2_003

تاریخ نمایه سازی: 26 بهمن 1400

چکیده مقاله:

Recommender systems are important tools for users to identify their preferred items and for businesses to improve their products and services. In recent years, the use of online services for selection and reservation of hotels have witnessed a booming growth. Customer’ reviews have replaced the word of mouth marketing, but searching hotels based on user priorities is more time-consuming. This study is aimed at designing a recommender system based on the explicit and implicit preferences of the customers in order to increase prediction’s accuracy. In this study, we have combined sentiment analysis with the Collaborative Filtering (CF) based on deep learning for user groups in order to increase system accuracy. The proposed system uses Natural Language Processing (NLP) and supervised classification approach to analyze sentiments and extract implicit features. In order to design the recommender system, the Singular Value Decomposition (SVD) was used to improve scalability. The results show that our proposed method improves CF performance.

کلیدواژه ها:

Grouping recommender systems ، Sentiment analysis ، Deep learning ، Singular Value Decomposition (SVD)

نویسندگان

- -

Postdoctoral researcher, Department of Social and Economic, Alzahra University, Tehran, Iran.

- -

Associate Professor, Department of Social and Economic, Alzahra University, Tehran, Iran.

- -

Ph.D. Student, Faculty of Computing Engineering, University of Isfahan , Iran.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Abdul Hassan, A., & Abdulwahhab, A. (۲۰۱۹). Location aspect based ...
  • Adomavicius, G., & Tuzhilin, A. (۲۰۰۵). Toward the next generation ...
  • Agarwal, B., Mittal, N., Bansal, P., & Garg, S. (۲۰۱۵). ...
  • Alahmadi, D., & Zeng, X.-J. (۲۰۱۵). ISTS: Implicit social trust ...
  • Appel, R., Fuchs, T., Doll´ar, P., & Perona, P. (۲۰۱۳). ...
  • Bhavana, P., Kumar, V., & Padmanabhan, V. (۲۰۱۹). Block based ...
  • Bokde, D., Girase, S., & Mukhopadhyay, D. (۲۰۱۵). Matrix factorization ...
  • Catalin-Mihai, B., & Ziegler, J. (۲۰۱۸). Designing interactive visualizations of ...
  • Chakraborty, R. (۲۰۱۳). Domain keyword extraction technique: a new weighting ...
  • Chenni, O., Bouda, Y., Benachour, H., & Zakaria, C. (۲۰۱۵). ...
  • Cremonesi, P., Turrin, R., Lentini, E., & Matteucci, M. (۲۰۰۸, ...
  • Dara, S., Chowdary, C., & Kumar, C. (۲۰۱۹). A survey ...
  • Das, D., Sahoo, L., & Datta, S. (۲۰۱۷). A survey ...
  • Divyashree, N., Santhosh Kumar, K., & Majumdar, J. (۲۰۱۷). Opinion ...
  • Ebadi, A., & Krzyzak, A. (۲۰۱۶). A hybrid multi-criteria hotel ...
  • Ertek, G., Tapucu, D., & Arın, I. (۲۰۱۲). Text mining ...
  • Gavalas, D., & Kenteris, M. (۲۰۱۱). A web-based pervasive recommendation ...
  • Geetha, M., Singha, P., & Sinha, S. (۲۰۱۷). Relationship between ...
  • Hernández-Rubio, M., Cantador, I., & Bellogín, A. (۲۰۱۹). A comparative ...
  • Hossin, M., & Sulaiman, M. (۲۰۱۵). A review on evaluation ...
  • Huang, Z., Chen, H., & Zeng, D. (۲۰۰۴). Applying associative ...
  • Hussein, D.-D. (۲۰۱۸). A survey on sentiment analysis challenges. Journal ...
  • Jung, Y., & Hu, J. (۲۰۱۵). A K-fold averaging cross-validation ...
  • Leimstoll, U., & Stormer, H. (۲۰۰۷). Collaborative recommender systems for ...
  • Levi, A., Mokryn, O., Diot, C., & Taft, N. (۲۰۱۲). ...
  • Liu, B. (۲۰۱۲). Sentiment analysis and opinion mining (synthesis lectures ...
  • Liu, B. (۲۰۱۵). Sentiment analysis: Mining opinions, sentiments, and emotions. ...
  • Manning, C., Raghavan, P., & Schütze, H. (۲۰۰۹). An introduction ...
  • María, H. (۲۰۱۷). Aspect-based sentiment analysis and item recommendation. Universidad ...
  • Medhat, W., Hassan, A., & Korashy, H. (۲۰۱۴). Sentiment analysis ...
  • Mitchell, T. (۲۰۱۵). Generative and discriminative classifiers: Naive Bayes and ...
  • Mnih, A., & Salakhutdinov, R. (۲۰۰۸). Probabilistic matrix factorization. Advances ...
  • Musto, C., Lops, P., Gemmis, M., & Semeraro, G. (۲۰۱۹). ...
  • P. Bradford, J., & E. Brodley, C. (۲۰۰۱). The effect ...
  • Pandey, A., Rajpoor, D., & Saraswat, M. (۲۰۱۷). Twitter sentiment ...
  • Ravi, K., & Ravi, V. (۲۰۱۵). A survey on opinion ...
  • Ravi, L., & Vairavasundaram, S. (۲۰۱۶). A collaborative location based ...
  • Saga, R., Hayashi, Y., & Tsuji, H. (۲۰۰۸). Hotel recommender ...
  • Sarwar, B., Karypis, G., Konstan, J., & Riedl, J. (۲۰۰۰). ...
  • Schafer, J., Frankowski, D., Herlocker, J., & Sen, S. (۲۰۰۷). ...
  • Sharma, Y., Bhatt, J., & Magon, R. (۲۰۱۵). A multi-criteria ...
  • Silamai, N., Khamchuen, N., & Phithakkitnukoon, S. (۲۰۱۷). TripRec: trip ...
  • Sokolova, M., & Lapalme, G. (۲۰۰۹). A systematic analysis of ...
  • Su, X., & Khoshgoftaar, T. (۲۰۰۹). A survey of collaborative ...
  • Sulthana, A., & Ramasamy, S. (۲۰۱۹). Ontology and context based ...
  • Sun, L., Guo, J., & Zhu, Y. (۲۰۱۸). Applying uncertainty ...
  • Takuma, K., Yamamoto, J., Kamei, S., & Fujita, S. (۲۰۱۶). ...
  • Vijayarani, S., Ilamathi, M., & Nithya, M. (۲۰۱۵). Preprocessing techniques ...
  • Waltman, L., & van Eck, N. (۲۰۱۷). VOSviewer Manual. Retrieved ...
  • Wei, J., He, J., Chen, K., Zhou, Y., & Tang, ...
  • Xiao, T., & Shen, H. (۲۰۱۹). Neural variational matrix factorization ...
  • Zhang, K., Wang, K., Wang, X., Jin, C., & Zhou, ...
  • Zhang, L., Luo, T., Zhang, F., & Wu, Y. (۲۰۱۸). ...
  • Zhao, L., Huang, M., Yao, Z., Su, R., Jiang, Y., ...
  • Zheng, X., Luo, Y., Sun, L., Zhang, J., & Chen, ...
  • نمایش کامل مراجع