文献

J-GLOBAL ID：201902287080291887   整理番号：19A1196947

eコマースにおける顧客loalty性評価のためのファジィ論理モデル【JST・京大機械翻訳】

A Fuzzy Logic Model for Evaluating Customer Loyalty in e-Commerce

著者 (2件)： Ashfaq Aiman (Department of Computer Science & IT, The Islamia University Bahawalpur, Bahawalpur, Pakistan) ,  Kausar Mobeen (Department of Computer Science & IT, The Islamia University Bahawalpur, Bahawalpur, Pakistan)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 932  ページ： 216-227  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,エコマーシャル製品の感情分析による顧客のloaltyのためのモデルを提案した。本研究の目的は,顧客の応答を最短時間で評価することである。それは,エコマーサイト上の製品とサービスに関するユーザのフィードバックを理解する傾向がある感情分析を実行する。データは,レビュー,コメントおよび評価の形で,これらのサイトで公開されている。このデータは顧客の意見に焦点を合わせ,限られた時間における意思決定を行うためのビジネスを助ける。目的部分が感情シンボルを含むので,主観的レビューを行う。多くの人々は,感情の適切な使用を知っていない。また,Stanford Core NLPツールキットからStanford POS(部分音声)タグを使用することも好まれる。このタグは,スコアを測定する目的を抽出するので,音声の部分をレビューのあらゆる単語に割り当てる。本論文では,これらの技術を用いた。すなわち,トークン化,lemゼーションおよび停止単語除去である。ソフトコンピューティングアプローチ-ファジィ論理の利用によって,それは,そのメンバシップ関数と0と1の間の真理値によって,顧客ロイヤリティモデルを設計することができた。それは,P-N極性スコアを測定するために,SentiWordネットソフトウェアを使用する。この提案したモデルは,関連する過去の研究からの問題を減少させる。本研究は,72%の顧客を示すアマゾンからのレビューによる結果を,経済製品に向けてのものであることを示している。ビジネス組織化を可能にすることができる結果は,利益のある結果を得るために顧客のロイヤリティ技術を改善することができる。Copyright 2019 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電子商取引 ,  単語 ,  極性 ,  メンバシップ関数 ,  *ファジィ論理 ,  *モデル ,  意思決定 ,  トークン
準シソーラス用語： アマゾン ,  スコア ,  ツールキット ,  感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 感情分析 ,  コアNLP ,  センタワードネット ,  POS tagger ,  極性 ,  レビュー

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  音声処理  (JE05000E) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (5件)： Eコマース ,  顧客 ,  評価 ,  ファジィ ,  論理モデル