NAPOVEDOVANJE OCEN PRODUKTOV V SPLETNI TRGOVINI Z METODAMI STROJNEGA UČENJAGombač, Jošt (Avtor) Todorovski, Ljupčo (Mentor) umetna inteligencaobdelava naravnega jezikastrojno učenjeklasifikacijanevronske mrežeodločitvena drevesanaključni gozdovianaliza sentimentaRazvijalci se pri razvoju in izboljševanju svojih produktov pogosto zanašajo na povratne informacije kupcev. Eden izmed virov teh informacij so spletne trgovine, ki kupcem omogočajo recenziranje in ocenjevanje izdelkov in storitev. Zaradi velikega števila spletnih platform in recenzij pa sta zbiranje in analiza tovrstnih informacij težka in počasna procesa. Pogosto je nemogoče pregledati vse recenzije ali pa se zapletemo v podrobnosti, zaradi česar izgubimo pogled na celotno sliko informacij, ki so jih uporabniki želeli sporočiti. Diplomsko delo obravnava uporabo strojnega učenja pri analizi recenzij uporabnikov spletnih trgovin z namenom napovedovanja številčnih ocen iz besedil recenzij. V povezavi s tem je bila razvita programska rešitev, ki s kombinacijo algoritmov za obdelavo naravnega jezika in metod strojnega učenja napoveduje uporabnikovo oceno. Osrednji cilj raziskave je pridobiti empirični dokaz, da so za nalogo analiziranja besedil v naravnem jeziku in napovedovanja ocene iz njih metode strojnega učenja bolj točne od preprostih analiz sentimenta in statistične obravnave. Rezultati empiričnega preverjanja kažejo na to, da so metode strojnega učenja za izbrano nalogo boljše od preprostih analiz sentimenta s statistično obravnavo glede na več meril za vrednotenje napovedi.20182018-09-14 11:35:06Diplomsko delo/naloga103188sl