Abstract
Recently, with the growth of technology and the Internet, customers can easily create their opinions and feedbacks about products and services of hotels on websites or social media. This information is stored in textual form, and is a huge source of data to explore. In order to continue developing to meet customers' needs, businesses need to gain customers' insights that customers discuss and concern. In this study, we firstly collected a corpus of 26,482 customer comments and reviews written in English from some e-commerce websites in the hospitality industry. After preprocessing the collected data, our team conducted experiments on this corpus and chose the best number of topics (K) by Coherence Score measurements as input parameters for the model. Finally, experiment on the corpus according to the Latent Dirichlet Allocation (LDA) model with K coefficient to explore the topic. The model results found hidden topics with the corresponding list of keywords, reflecting the issues that customers are interested in. Applying empirical results from the model will support decision making to improve products and services in business as well as in the management and development of businesses in the hotel sector.
Highlights
Trong một nghiên cứu khác 4, các tác giả cũng đã phân tích ý kiến phản hồi của khách hàng trong lĩnh vực du lịch bằng cách đề xuất một kỹ thuật tóm tắt đa văn bản mới để xác định các câu thông tin nhất trong các bài đánh giá về khách sạn
Tổng chi phí thời gian thực hiện của giải thuật lấy Gibbs cho Latent Dirichlet Allocation (LDA) là: D*N*K*I Từ đó suy ra độ phức tạp của giải thuật là: O(D*N*K*I)
Science & Technology Development Journal – Economics - Law and Management, 4(4):1081-1092 Open Access Full Text Article
Summary
Phân tích ý kiến khách hàng trực tuyến trong lĩnh vực khách sạn tiếp cận theo mô hình chủ đề Nguyễn Văn Hồ1, Hồ Trung Thành2,*. TÓM TẮT Trong những năm gần đây, với sự phát triển của công nghệ và Internet, người dùng có thể dễ dàng đưa ra ý kiến đánh giá nhận xét của mình về các sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp. Trước tiên chúng tôi đã thu thập tập ngữ liệu với 26,482 ý kiến nhận xét và bình luận của khách hàng bằng tiếng Anh từ một số trang web thương mại điện tử trong lĩnh vực khách sạn. Kết quả mô hình đã tìm ra các chủ đề ẩn với tập từ khóa tương ứng, đây cũng chính là những thông tin phản ánh những vấn đề khách hàng trong lĩnh vực khách sạn đang quan tâm. Đây là bài báo công bố mở được phát hành theo các điều khoản của the Creative Commons Attribution 4.0 International license
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
