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J-GLOBAL ID：201802256767140168   整理番号：18A1773381

オンラインブックレビュー有用性の影響因子:ANNとSVMの間の経験的比較【JST・京大機械翻訳】

The Impact Factors of Online Book Reviews Usefulness: An Empirical Comparison Between ANN and SVM

著者 (3件)： Han An (Harbin Institute of Technology, Shenzhen, School of Economic and Management, Shenzhen, China) ,  Jifan Ren (Harbin Institute of Technology, Shenzhen, School of Economic and Management, Shenzhen, China) ,  Mengyang Zhu (Harbin Institute of Technology, Shenzhen, School of Economic and Management, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICSSSM  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 情報技術の急速な発展により,Web上で生成される大量のオンラインレビューがもたらされ,本論文では,レビューの重要性の決定因子を探求することを目的とした。本研究では,コンテンツ品質とソース品質の観点から概念モデルを提案し,オンラインブックレビューの影響因子を学習するために教師つき機械学習アプローチを組み込んだ。特に,ANN(人工ニューラルネットワーク)とSVM(サポートベクトルマシン)と線形回帰アプローチの2つの教師つき機械学習アルゴリズムを比較した。書籍レビューは,10の人気のある書籍のために,douban.comから収集される。著者らは,長い文章と極端な感情がより役に立ち,より説得力があることを見出した。また,経験的知見は,ANNとSVMアルゴリズムが通常のOLSアルゴリズムより優れていることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  品質 ,  ニューラルネットワーク ,  *書評 ,  高速度 ,  Web【情報システム】 ,  情報技術 ,  コンテンツ ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  決定因子 ,  説得 ,  *影響因子 ,  *オンライン ,  教師付き機械学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： オンライン ,  ブックレビュー ,  有用性 ,  影響因子 ,  SVM ,  経験