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Con el rápido desarrollo de la tecnología de la información y la economía de mercado, la plataforma global de comercio electrónico se desarrolla rápidamente. Recientemente, las reseñas en línea están ampliamente disponibles en plataformas de comercio electrónico para expresar la experiencia de los clientes con los productos. Al clasificar productos alternativos basados en reseñas en línea, cómo aprovechar al máximo la información en las reseñas en línea para representar los resultados del análisis de sentimientos de las reseñas en línea es un requisito importante para el análisis de decisiones. Con este fin, proponemos un método para medir la utilidad temporal y la utilidad de soporte de las reseñas en línea. Luego se propone un método para representar los resultados del análisis de sentimientos de las reseñas en línea en forma de distribución lingüística. Además, dado que los atributos y sus pesos son desconocidos, proponemos un método para extraer atributos de productos de las reseñas en línea utilizando el algoritmo de Frecuencia de Término-Frecuencia Inversa de Documento (TF-IDF); y los pesos objetivos de los atributos se determinan a través del método de Importancia de Criterios a través de Correlación de Intercriterios (CRITIC). Además, para resaltar las diferencias entre las alternativas, se utiliza primero el algoritmo de selección de ruleta para seleccionar aleatoriamente atributos de productos. Luego, los productos alternativos pueden clasificarse mediante el método de Comparación de Área de Aproximación de Frontera Multi-Atributiva (MABAC) extendido con información mixta. Finalmente, ilustramos la aplicabilidad del método propuesto a través de un estudio de caso de selección de un teléfono móvil 5G y un experimento de simulación.
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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