A Domain Oriented LDA Model for Mining Product Defects from Online Customer Reviews

Online reviews provide important demand-side knowledge for product manufacturers to improve product quality. However, discovering and quantifying potential products’ defects from large amounts of online reviews is a nontrivial task. In this paper, we propose a Latent Product Defect Mining model that identifies critical product defects. We define domain-oriented key attributes, such as components and keywords used to describe a defect, and build a novel LDA model to identify and acquire integral information about product defects. We conduct comprehensive evaluations including quantitative and qualitative evaluations to ensure the quality of discovered information. Experimental results show that the proposed model outperforms the standard LDA model, and could find more valuable information. Our research contributes to the extant product quality analytics literature and has significant managerial implications for researchers, policy makers, customers, and practitioners

A Survey on Feature Extraction Techniques, Classification Methods and Applications of Sentiment Analysis

Abstract Rapid developments in the era of IoT technologies, coupled with the espousal of social media tools and applications, have promoted the use of data analytics as a means to gain significant insights from unstructured data. Sentiment analysis is an approach that identifies data polarity to classify a text as positive, neutral, or negative. Also referred to as opinion mining or subjective mining, sentiment analysis has applications that range from marketing and customer service to clinical medicine. The application of sentiment analysis in the epoch of big data has proved invaluable in classifying sentiment and, in general, determining opinions from the average person’s frame of mind Several sentiment analysis techniques have been developed over the years. In this regard, this article presents a brief survey on the sentiment analysis applications, as well as feature extraction and sentiment classification techniques. This article surveys various feature extractions techniques and concludes that each technique has its own pros and cons, and can be combined for better results. The survey on classification methods suggests that hybrid methods provide finer results than individual ones. The survey of applications surmises that sentiment analysis as applied to different sectors, helps expand business opportunities. Also, the paper presents a few open challenges in carrying out sentiment analysis

Diseño de un modelo conceptual multi-dominio para recomendaciones mediante el filtrado de información semántica en los medios sociales

Actualmente los usuarios demandan, cada vez, y de manera más intensa, la búsqueda de distintos contenidos almacenados en la Web. Por un lado, existe una gran cantidad de información en la Web y en los medios sociales, esto es debido a la disponibilidad de información sobre los distintos productos, contenidos y servicios que pueden hacer que un usuario se sienta desbordado al intentar discriminar sobre qué producto, qué contenido o qué servicio cubre sus necesidades. Por otro lado, los Sistemas de Recomendación en las distintas áreas de aplicación son cada vez más frecuentes, ya que son útiles para valorar y filtrar esa gran cantidad de información que se encuentra disponible en la Web desde distintos paradigmas. La necesidad de hacer que los procesos de recomendación sean cada vez más claros, que satisfagan y cumplan con las expectativas de los usuarios ha supuesto una gran importancia al estudio relacionado con los distintos modelos formales semánticos existentes en los Sistemas de Recomendación aplicados en los medios sociales, además debido a que los usuarios utilizan la Web para publicar, editar y compartir sus contenidos. Por lo tanto, el uso de los distintos modelos formales semánticos para recomendaciones en los medios sociales facilitan la información y, a su vez, aportan un valor añadido al generar una representación del conocimiento sobre distintos dominios: además la información sirve de base para generar recomendaciones a partir de Sistemas de Recomendación a los distintos usuarios en la Web. La Web semántica posibilita la convergencia entre el uso y la interacción de las personas y los medio sociales, permitiendo crear una gran variedad de contenidos accesibles a las tecnologías semánticas de la Web, a las técnicas de aprendizaje y el filtrado de información. Además, si añadimos que existen las plataformas de comunicación social en la Web, que surgen ante la necesidad de ofrecer una mayor diversidad de información para proporcionar los diversos contenidos personalizados hacia los diferentes tipos de usuarios. Existen distintos modelos semánticos para Sistemas Basados en Conocimiento que pueden aplicarse en diferentes ámbitos multidisciplinarios, tales como, lenguaje natural, realidad virtual, redes neuronales, juegos masivos, sistemas expertos, robótica, sistemas de planeación, reconocimiento de imágenes, traductores, solución de problemas, sistemas evolutivos y el aprendizaje automático entre otros. Sin embargo, los modelos basados en conocimiento semántico en Sistemas de Recomendación para entornos de medios sociales aún no han sido completamente explotados, constituyendo un área de investigación abierta para la búsqueda de constantes soluciones en la información desde distintos dominios. Por lo tanto, esta investigación plantea el diseño de un nuevo modelo conceptual multi-dominio semántico para la representación del conocimiento sobre los distintos productos, marcas sus características y servicios ofertados en las redes sociales, a su vez, el modelo conceptual multi-dominio puede modelar y gestionar el conocimiento de diferentes perfiles de usuarios, productos y medios sociales caracterizados para distintos dominios, dentro de un contexto de servicios y productos que, sin cambiar sus conceptos principales, el modelo pueda ser aplicado a distintos dominios para la representación del conocimiento. Además de las hipótesis que marcaron las directrices de trabajo y los objetivos planteados, la presente tesis aporta el diseño del propuesto modelo. La metodología seguida para la elaboración de esta tesis, ha consistido en lo siguiente: 1. – Estudio del estado de la cuestión de la investigación. Dicho análisis permitirá conocer la originalidad y los recursos existentes en el área que se pretende abordar. 2. – Definición de un nuevo modelo conceptual multi-dominio basado en el conocimiento semántico. En paralelo al estudio del estado de la cuestión que permite conocer el estudio del problema y, que a su vez, facilita la definición del modelo. El modelo se desarrollará bajo una herramienta de modelado que facilita la gestión de los conceptos representados en el modelo y, un experto que facilita la interpretación de los datos. 3. – Extracción de datos semánticos basados en contenido estructurado, la información será extraída desde las fuentes de información almacenadas en la Web. 4. – Solución preliminar, dicha etapa nos permite conocer los primeros resultados y un primer comportamiento del modelado a partir de la extracción de datos. 5. – Diseño de un marco computacional. Dicha etapa será el desarrollo de un marco de trabajo basado en el modelo propuesto que integrará un Sistema Basado en Conocimiento, un Sistema de Recomendación, los datos semánticos basados en contenido estructurado semántico y la información que será extraída desde la Web. 6. – Validación y experimentación, en esta fase se ha comprobado las hipótesis planteadas en la investigación, además que el modelo desarrollado puede representar el conocimiento relativo al problema, aplicándolo a la representación del conocimiento para distintos dominios a partir de marco computacional desarrollado y, que a su vez es basado en conocimiento semántico y contenido estructurado. 7. – Verificación y análisis de los resultados. Tras la etapa de validación se estudian los resultados obtenidos que permiten comprobar la validez del modelo propuesto en esta investigación. El objetivo de esta valoración es generar conocimiento para diferentes dominios a partir del modelo conceptual, la información almacenada en el sistema sirve para la generación de recomendaciones a partir de un Sistema de Recomendación. Por último, se presentan las conclusiones extraídas de la etapa verificación y análisis de los resultados que permiten comprobar la validez del modelo y las herramientas propuestas para ésta investigación. 8. – Documentación. A lo largo de todo el proceso de elaboración de la tesis se ha generado la documentación que constituye la presente tesis doctoral. Las conclusiones del modelo conceptual multi-dominio abre nuevas posibilidades en el área de la Web semántica, Sistemas Basados en Conocimiento y los modelos formales semánticos pertenecientes al área de la Inteligencia Artificial, específicamente en la concepción y desarrollo de un nuevo modelo conceptual multi-dominio. Además, a partir del modelado de técnicas multi-dominio facilita la búsqueda de soliviones en la información, la toma de decisiones y el empleo de conocimiento especializado en diferentes dominios de aplicación de contenido estructurado y semántico, a su vez, generando información relevante sobre los gustos, necesidades y preferencias de los usuarios permitiendo generar recomendaciones a partir de un Sistema de Recomendación.Gracias al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) y la Secretaría de Educación Pública (SEP) a través de PROMEP por conceder los recursos económicos para la realización de esta investigación. Asimismo, al proyecto "FLORA: Financial Linked Open Data-based Reasoning and Management for Web Science". (TIN2011-27405).Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología InformáticaPresidente: Antonio Bibiloni Coll.- Secretario: María Belén Ruiz Mezcua.- Vocal: Giner Alor Hernánde