Recognition and rating of Amazon product reviews

Descripción del Articulo

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�...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Mamani Arosquipa, Luisfelipe Rodrigo, Duarte Oruro, Frank Jhoseph
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad La Salle
Repositorio:Revistas - Universidad La Salle
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/119
Enlace del recurso:https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/119
https://doi.org/10.48168/innosoft.s15.a119
https://purl.org/42411/s15/a119
https://n2t.net/ark:/42411/s15/a119
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Consumer sentiment
comment analysis
opinion mining
data classification
Amazon
IA
Sentimiento del consumidor
análisis de comentarios
minería de opiniones
clasificación de datos
Inteligencia artificial
id REVUSALLE_2f29332e981d155ac2491b3175ccef79
oai_identifier_str oai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/119
network_acronym_str REVUSALLE
network_name_str Revistas - Universidad La Salle
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Recognition and rating of Amazon product reviews
Reconocimiento y clasificación de comentarios de productos de Amazon
title Recognition and rating of Amazon product reviews
spellingShingle Recognition and rating of Amazon product reviews
Mamani Arosquipa, Luisfelipe Rodrigo
Consumer sentiment
comment analysis
opinion mining
data classification
Amazon
IA
Sentimiento del consumidor
análisis de comentarios
minería de opiniones
clasificación de datos
Amazon
Inteligencia artificial
title_short Recognition and rating of Amazon product reviews
title_full Recognition and rating of Amazon product reviews
title_fullStr Recognition and rating of Amazon product reviews
title_full_unstemmed Recognition and rating of Amazon product reviews
title_sort Recognition and rating of Amazon product reviews
dc.creator.none.fl_str_mv Mamani Arosquipa, Luisfelipe Rodrigo
Duarte Oruro, Frank Jhoseph
author Mamani Arosquipa, Luisfelipe Rodrigo
author_facet Mamani Arosquipa, Luisfelipe Rodrigo
Duarte Oruro, Frank Jhoseph
author_role author
author2 Duarte Oruro, Frank Jhoseph
author2_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Consumer sentiment
comment analysis
opinion mining
data classification
Amazon
IA
Sentimiento del consumidor
análisis de comentarios
minería de opiniones
clasificación de datos
Amazon
Inteligencia artificial
topic Consumer sentiment
comment analysis
opinion mining
data classification
Amazon
IA
Sentimiento del consumidor
análisis de comentarios
minería de opiniones
clasificación de datos
Amazon
Inteligencia artificial
description 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.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-03-30
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Journal paper
Artículos originales
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/119
https://doi.org/10.48168/innosoft.s15.a119
https://purl.org/42411/s15/a119
https://n2t.net/ark:/42411/s15/a119
url https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/119
https://doi.org/10.48168/innosoft.s15.a119
https://purl.org/42411/s15/a119
https://n2t.net/ark:/42411/s15/a119
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/119/191
https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/119/192
dc.rights.none.fl_str_mv Derechos de autor 2024 Innovación y Software
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Derechos de autor 2024 Innovación y Software
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
text/html
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad La Salle
publisher.none.fl_str_mv Universidad La Salle
dc.source.none.fl_str_mv Innovation and Software; Vol 5 No 1 (2024): March - August; 20-32
Innovación y Software; Vol. 5 Núm. 1 (2024): Marzo - Agosto; 20-32
2708-0935
2708-0927
https://doi.org/10.48168/innosoft.s15
https://purl.org/42411/s15
https://n2t.net/ark:/42411/s15
reponame:Revistas - Universidad La Salle
instname:Universidad La Salle
instacron:USALLE
instname_str Universidad La Salle
instacron_str USALLE
institution USALLE
reponame_str Revistas - Universidad La Salle
collection Revistas - Universidad La Salle
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1852236792923684864
spelling Recognition and rating of Amazon product reviewsReconocimiento y clasificación de comentarios de productos de AmazonMamani Arosquipa, Luisfelipe RodrigoDuarte Oruro, Frank JhosephConsumer sentimentcomment analysisopinion miningdata classificationAmazonIASentimiento del consumidoranálisis de comentariosminería de opinionesclasificación de datosAmazonInteligencia artificialThe 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.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.Universidad La Salle2024-03-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionJournal paperArtículos originalesapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/119https://doi.org/10.48168/innosoft.s15.a119https://purl.org/42411/s15/a119https://n2t.net/ark:/42411/s15/a119Innovation and Software; Vol 5 No 1 (2024): March - August; 20-32Innovación y Software; Vol. 5 Núm. 1 (2024): Marzo - Agosto; 20-322708-09352708-0927https://doi.org/10.48168/innosoft.s15https://purl.org/42411/s15https://n2t.net/ark:/42411/s15reponame:Revistas - Universidad La Salleinstname:Universidad La Salleinstacron:USALLEspahttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/119/191https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/119/192Derechos de autor 2024 Innovación y Softwarehttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/1192025-07-03T08:02:19Z
score 13.109721
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).