Wszystkie pola: text mining - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Analiza wpisów na portalu Twitter z wykorzystaniem narzędzi big data zawartych w pakiecie R
Social media analysis with big data tools
Autorzy:: Kisiołek, Arkadiusz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/591261.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:: Analiza danych
Big data
Internet
Social media
Text mining
Opis:: Wraz z rozwojem internetu, mediów społecznościowych oraz technologii mobilnych znacznie wzrosła ilość generowanych danych. Dane te, zarówno w formie ustrukturalizowanej, jak i nieustrukturalizowanej, mogą nieść wartość biznesową dla przedsiębiorców. W danych big data można znaleźć m.in. informacje na temat klientów, konkurencji, rynku pracy, opinii na temat produktów danej firmy, czy aktualnych trendów. Dzięki dokładnej analizie internetu i mediów społecznościowych, interesariusze mogą pozyskać nową wartość, jaką są informacje na temat nastawienia i opinii konsumentów. Celem artykułu jest przedstawienie narzędzi big data jako jednego ze sposobów analizy mediów społecznościowych i wyciągania w ten sposób wartościowych informacji. Przedmiotem przeprowadzonej analizy były tysiące tweetów użytkowników portalu Twitter. Analiza została przeprowadzona przy wykorzystaniu technik text mining oraz sentyment analysis.
Development of Internet, social media and databases has caused a huge increase of data. Structured, semi-structured and unstructured data has a high business value. It contains various information about customers, competition, labor market, and development trends for industries, products and services. The internet and social media are places where customers express their opinions about various products and services. It is a valuable source of information for entrepreneurs. The aim of this paper is to explore the issue of big data and to propose a set of different techniques for the analysis of customer opinions on the example of Twitter.
Źródło:: Studia Ekonomiczne; 2018, 362; 306-317
2083-8611
Pojawia się w:: Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Analiza dokonań OPP, prezentowanych w ich sprawozdaniach rocznych z wykorzystaniem metody drążenia tekstu
Applying text mining method to analyse performance of PBOs based on their annual statements
Autorzy:: Dyczkowski, Tomasz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/592046.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:: Dokonania, drążenie tekstu
Informacje opisowe
Organizacje pożytku publicznego
Narrative information
Performance
Public benefit organisations
Text mining
Opis:: Artykuł ma na celu usystematyzowanie informacji charakteryzujących dokonania OPP, ujawnianych w ich rocznych sprawozdaniach z działalności, oraz zidentyfikowanie tych, które stymulują ofiarność indywidualnych darczyńców. Badanie przeprowadzono z zastosowaniem metod drążenia tekstu oraz eksperymentu laboratoryjnego na losowej próbie 177 polskich OPP. Uzyskane wyniki umożliwiły zidentyfikowanie głównych zagadnień prezentowanych przez OPP w narracyjnej części sprawozdania rocznego oraz wskazanie przesuniętych akcentów w opisach dokonań tych OPP, które szczególnie stymulują darczyńców do współdziałania.
The article systematises performance related information disclosed by PBOs in their annual statements. It identifies also those disclosures which may particularly stimulate individual donations. The research comprises 177 randomly selected Polish PBOs. It applies the methodologies of text mining and of a laboratory experiment. The results obtained allowed identifying the key issues which PBOs focus on in narrative parts of their annual statements. They enabled also to observed a shift in focus of performance related narratives in those PBOs which earned more attention of donors.
Źródło:: Studia Ekonomiczne; 2016, 274; 57-66
2083-8611
Pojawia się w:: Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Domain specific key feature extraction using knowledge graph mining
Autorzy:: Barai, Mohit Kumar
Sanyal, Subhasis
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2027771.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:: Feature extraction
Knowledge graph
Natural language processing
Product review
Text processing
Opis:: In the field of text mining, many novel feature extraction approaches have been propounded. The following research paper is based on a novel feature extraction algorithm. In this paper, to formulate this approach, a weighted graph mining has been used to ensure the effectiveness of the feature extraction and computational efficiency; only the most effective graphs representing the maximum number of triangles based on a predefined relational criterion have been considered. The proposed novel technique is an amalgamation of the relation between words surrounding an aspect of the product and the lexicon-based connection among those words, which creates a relational triangle. A maximum number of a triangle covering an element has been accounted as a prime feature. The proposed algorithm performs more than three times better than TF-IDF within a limited set of data in analysis based on domain-specific data.
Źródło:: Multiple Criteria Decision Making; 2020, 15; 1-22
2084-1531
Pojawia się w:: Multiple Criteria Decision Making
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "text mining" wg kryterium: Wszystkie pola

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język