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El valor percibido es la comprensión subjetiva de los clientes del valor que obtienen y es su evaluación subjetiva del producto o servicio que disfrutan. Este valor se deduce del costo del producto o servicio. Con el fin de entender y predecir la cognición específica de los consumidores sobre el valor de los productos o servicios y distinguirlo del valor objetivo de los productos o servicios en un sentido general, este documento utiliza el método de aprendizaje profundo basado en LSTM para establecer un modelo que predice los beneficios percibidos por los consumidores. Es una tarea desafiante analizar la emoción de los consumidores o reconocer el valor percibido de los consumidores a partir de varios textos de plataformas de comercio en línea. Este documento propone un nuevo método de representación de texto corto basado en LSTM bidireccional. Este método es muy efectivo para la investigación de pronóstico. Además, también utilizamos el mecanismo de atención para aprender el vocabulario emocional específico. La representación de texto corto se puede utilizar para la clasificación de emociones y la predicción de la intensidad emocional. Este documento evalúa el modelo de clasificación propuesto y el conjunto de datos de regresión. En comparación con la línea base del conjunto de datos correspondiente, el contraste de los resultados fue del 93%. La investigación muestra que el uso de redes neuronales profundas para predecir la utilidad percibida de los comentarios de los consumidores puede reducir la intervención de características artificiales y costos laborales, y ayudar a predecir la utilidad percibida de los productos para los consumidores.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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