Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://hdl.handle.net/20.500.14279/19383
Τίτλος: A data analytics approach to online tourists' reviews evaluation
Συγγραφείς: Christodoulou, Evripides 
Gregoriades, Andreas 
Papapanayides, Savvas 
Major Field of Science: Natural Sciences
Field Category: Computer and Information Sciences
Λέξεις-κλειδιά: Ordinal Logistic Regression;Sentiment Analysis;Topic Analysis;Tourists' Reviews
Ημερομηνία Έκδοσης: Μαΐ-2020
Πηγή: 22nd International Conference on Enterprise Information Systems, 5-7 May 2020
Link: https://www.scitepress.org/Link.aspx?doi=10.5220%2f0009361000990105
Conference: International Conference on Enterprise Information Systems 
Περίληψη: This paper utilizes online data of tourists' reviews from TripAdvisor to identify patterns with regards to sentiment and topics discussed by tourists that visit Cyprus, along with the investigation of the effect of tourist culture and purchasing power on reviews' polarity, using logistic regression. The analysis uses natural language processing using the LDA technique and Naïve Bayes sentiment analysis. For the data collection, custom-made python scripts were used. Ordinal logistic regression is used to identify differences among the types of tourists visiting Cyprus, in accordance to culture and purchasing power.
URI: https://hdl.handle.net/20.500.14279/19383
ISBN: 978-989-758-423-7
Rights: © by SCITEPRESS CC BY-NC-ND 4.0
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Type: Conference Papers
Affiliation: Cyprus University of Technology 
American University of Bahrain 
Εμφανίζεται στις συλλογές:Δημοσιεύσεις σε συνέδρια /Conference papers or poster or presentation

Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος
ICEIS_2020_61.pdfFulltext457.61 kBAdobe PDFΔείτε/ Ανοίξτε
CORE Recommender
Δείξε την πλήρη περιγραφή του τεκμηρίου

Page view(s) 50

331
Last Week
4
Last month
9
checked on 11 Μαϊ 2024

Download(s) 50

120
checked on 11 Μαϊ 2024

Google ScholarTM

Check

Altmetric


Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από άδεια Άδεια Creative Commons Creative Commons