Sistema recomendador de mejora de lealtad del cliente basado en NLP (CLIRS2)
Autores: Tarnowska, Katarzyna Anna; Ras, Zbigniew
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Sistema recomendador de mejora de lealtad del cliente basado en NLP (CLIRS2)
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Datos
Retroalimentación del cliente
Estructurada
No estructurada
Minería de opiniones
Sistema de recomendación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
Los datos estructurados sobre la retroalimentación de los clientes se están volviendo más costosos y tardíos de recolectar y organizar. Por otro lado, los datos no estructurados y opinionados, por ejemplo, en forma de comentarios de texto libre, están proliferando y disponibles en sitios web públicos, como redes sociales, blogs, foros y sitios web que proporcionan recomendaciones.
Descripción
Los datos estructurados sobre la retroalimentación de los clientes se están volviendo más costosos y tardíos de recolectar y organizar. Por otro lado, los datos no estructurados y opinionados, por ejemplo, en forma de comentarios de texto libre, están proliferando y disponibles en sitios web públicos, como redes sociales, blogs, foros y sitios web que proporcionan recomendaciones.