| Revue: | Innovación y software |
| Base de datos: | |
| Número de sistema: | 000565895 |
| ISSN: | 2708-0935 |
| Autores: | Mamani Arosquipa, Luisfelipe Rodrigo1 Duarte Oruro, Frank Jhoseph1 |
| Instituciones: | 1Universidad La Salle, |
| Año: | 2024 |
| Volumen: | 5 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 20-32 |
| País: | Perú |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | The flow of information arises every day through the internet continuously thanks to the constant interactions between users, these interactions are presented in comments that can be positive or negative. This can help a lot to the service offered by Amazon on their products to understand if this' in good condition or not, so that its users of the platform can be convinced when buying a product, and is that, if these are a large number, an analysis made by one person is not enough. This requires the use of tools that operate with large amounts of data such as (name of data processing), which is a model that helps the analysis of classification of comments based on what users express. In this paper we will use' this model for the classification of Amazon product reviews, rating these reviews based on their description. It will also make use of metrics and future suggestions for the proposal mentioned in this paper. The analysis of comments will help to understand how people classify these different situations in their daily lives. Social network data is used throughout the analysis and classification process, which consists of text data. Using social networks, comments can be monitored or analyzed. In this research work, we will classify the data of comments made on Amazon relating to their rating on each comment. |
| Resumen en español | El flujo de información surge día a día mediante internet de manera continua gracias a las constantes interacciones presentes entre los usuarios, estas interacciones se presentan en comentarios que pueden ser positivos o negativos. Esto puede ayudar mucho al servicio que ofrece Amazon en sus productos para poder comprender si esta´ en buen estado o no, para que sus usuarios de la plataforma se puedan convencer al momento de comprar un producto, y es que, si estos son un gran número, un análisis hecho por una sola persona no es suficiente. Para ello es necesario el uso de herramientas que operan con grandes cantidades de datos como (nombre del procesamiento de datos), que es un modelo que ayuda al análisis de clasificación de comentarios basados en lo que expresan los usuarios. En este trabajo se usará´ este modelo para la clasificación de comentarios de productos de Amazon, valorando estos comentarios según su descripción. Se harán además uso de métricas y de sugerencias futuras para la propuesta mencionada en este trabajo. El análisis de los comentarios ayudara´ a entender cómo es que las personas clasifican estas diferentes situaciones de su vida cotidiana. Los datos de las redes sociales se utilizan durante todo el proceso de análisis y clasificación, que consiste en datos de texto. Utilizando las redes sociales, se puede monitorizar o analizar los comentarios. En este trabajo de investigación clasificaremos los datos de los comentarios que se realizan en Amazon relativos a su calificación en cada comentario. |
| Palabras clave: | Sentimiento del consumidor, análisis de comentarios, minería de opiniones, clasificación de datos, Amazon, Inteligencia artificial |
| Keyword: | Consumer sentiment, comment analysis, opinion mining, data classification, Amazon, IA |
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