Resumen

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, considerando 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-Inversa de Frecuencia de Documento (TF-IDF); y

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Desarrollo; Comercio electrónico; Opiniones en línea; Análisis de opiniones; Atributos; Ponderaciones
• Keywords:Development; E-commerce; Online reviews; Sentiment analysis; Attributes; Weights