Luận văn thạc sĩ về phân loại bình luận của khách hàng trên mạng xã hội dựa trên kỹ thuật máy học

• Tác giả: Đàm Phương Tùng
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Tảo
• Trường học: Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Phân loại bình luận khách hàng trên mạng xã hội bằng kỹ thuật máy học
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Thái Nguyên

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ BÀI TOÁN PHÂN LOẠI BÌNH LUẬN KHÁCH HÀNG
• 1.1. Tổng quan về khai phá dữ liệu
• 1.2. Những khái niệm về khai phá dữ liệu
• 1.3. Quy trình khai phá dữ liệu
• 1.4. Các kỹ thuật và tác vụ khai phá dữ liệu
• 1.5. Kiến trúc của một hệ thống khai phá dữ liệu
• 1.6. So sánh khai phá dữ liệu với máy học
• 1.7. Ứng dụng khai phá dữ liệu trong phân loại bình luận khách hàng
• 1.8. Phương pháp phân lớp văn bản
• 1.9. Phương pháp tách từ tiếng Việt. Phân loại bình luận khách hàng
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC BƯỚC KHẢO SÁT VÀ PHÂN LOẠI BÌNH LUẬN CỦA
• 2.1. Tìm hiểu chung về thương hiệu sản phẩm
• 2.2. Mục đích của việc lấy bình luận khách hàng
• 2.3. Thu thập bình luận khách hàng trên Internet
• 2.4. Mô hình tổng thể bài toán phân loại bình luận khách hàng
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH THỰC NGHIỆM
• 3.1. Đề xuất giải pháp
• 3.2. Yêu cầu bài toán
• 3.3. Tổng quan về dữ liệu
• 3.4. Xây dựng mô hình
• 3.5. Thu thập dữ liệu
• 3.6. Tiền xử lý dữ liệu
• 3.7. Trích xuất vector
• 3.8. Huấn luyện dữ liệu
• 3.9. Kết quả thử nghiệm
• 3.10. Đánh giá dựa trên độ chính xác
• 3.11. Triển khai dự án trên website thực tiễn
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về phân loại bình luận khách hàng trên mạng xã hội

Phân loại bình luận khách hàng trên mạng xã hội là một lĩnh vực quan trọng trong nghiên cứu và ứng dụng công nghệ thông tin. Với sự phát triển mạnh mẽ của mạng xã hội, lượng dữ liệu bình luận từ người dùng ngày càng lớn. Việc phân loại này không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cảm nhận của khách hàng mà còn hỗ trợ trong việc cải thiện sản phẩm và dịch vụ. Kỹ thuật máy học đóng vai trò then chốt trong việc tự động hóa quá trình này, giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực.

1.1. Khái niệm về phân loại bình luận khách hàng

Phân loại bình luận khách hàng là quá trình phân chia các bình luận thành các nhóm khác nhau dựa trên nội dung và cảm xúc. Điều này giúp doanh nghiệp dễ dàng nhận diện các phản hồi tích cực, tiêu cực và trung tính từ khách hàng.

1.2. Tầm quan trọng của phân loại bình luận trên mạng xã hội

Phân loại bình luận giúp doanh nghiệp nắm bắt được xu hướng và nhu cầu của khách hàng. Nó cũng hỗ trợ trong việc phát hiện các vấn đề tiềm ẩn và cải thiện trải nghiệm người dùng.

II. Những thách thức trong việc phân loại bình luận khách hàng

Mặc dù việc phân loại bình luận khách hàng mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức. Đầu tiên, ngôn ngữ tự nhiên rất phức tạp và đa dạng, điều này làm cho việc phân tích cảm xúc trở nên khó khăn. Thứ hai, dữ liệu bình luận thường không đồng nhất và có thể chứa nhiều yếu tố gây nhiễu. Cuối cùng, việc lựa chọn mô hình máy học phù hợp cũng là một thách thức lớn.

2.1. Độ phức tạp của ngôn ngữ tự nhiên

Ngôn ngữ tự nhiên có nhiều cách diễn đạt khác nhau, từ ngữ điệu đến từ vựng, điều này gây khó khăn trong việc phân tích và phân loại chính xác.

2.2. Dữ liệu không đồng nhất và gây nhiễu

Bình luận từ khách hàng có thể chứa nhiều yếu tố không liên quan, như spam hoặc bình luận không rõ ràng, làm giảm độ chính xác của mô hình phân loại.

III. Phương pháp phân loại bình luận khách hàng hiệu quả

Để phân loại bình luận khách hàng một cách hiệu quả, có thể áp dụng nhiều phương pháp khác nhau. Các kỹ thuật máy học như hồi quy logistic, cây quyết định, và mạng nơ-ron nhân tạo thường được sử dụng. Ngoài ra, việc sử dụng các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cũng rất quan trọng trong việc cải thiện độ chính xác của mô hình.

3.1. Sử dụng hồi quy logistic trong phân loại

Hồi quy logistic là một trong những phương pháp đơn giản nhưng hiệu quả trong việc phân loại bình luận thành các nhóm khác nhau dựa trên các đặc trưng đã được xác định.

3.2. Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo

Mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng học hỏi từ dữ liệu lớn và phức tạp, giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân loại bình luận khách hàng.

IV. Ứng dụng thực tiễn của phân loại bình luận khách hàng

Phân loại bình luận khách hàng không chỉ có giá trị trong nghiên cứu mà còn trong thực tiễn. Doanh nghiệp có thể sử dụng kết quả phân loại để điều chỉnh chiến lược marketing, cải thiện sản phẩm và dịch vụ, và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Các ứng dụng này đã được chứng minh là mang lại lợi ích kinh tế rõ rệt.

4.1. Cải thiện chiến lược marketing

Thông qua việc phân loại bình luận, doanh nghiệp có thể xác định được những điểm mạnh và yếu trong chiến lược marketing của mình, từ đó điều chỉnh cho phù hợp.

4.2. Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Việc phân tích và phân loại bình luận giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó cải thiện dịch vụ và sản phẩm.

V. Kết luận và tương lai của phân loại bình luận khách hàng

Phân loại bình luận khách hàng trên mạng xã hội là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ. Với sự tiến bộ của công nghệ máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khả năng phân loại sẽ ngày càng chính xác và hiệu quả hơn. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cơ hội mới cho doanh nghiệp trong việc hiểu và phục vụ khách hàng tốt hơn.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ máy học

Công nghệ máy học sẽ tiếp tục phát triển, mở ra nhiều khả năng mới trong việc phân loại và phân tích bình luận khách hàng.

5.2. Tác động đến doanh nghiệp trong tương lai

Doanh nghiệp sẽ có thể tận dụng các công nghệ mới để cải thiện quy trình làm việc và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.