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Effective Customer Review Analysis Using Combined capsule networks with Matrix Factorization Filtering

Computer Systems Science & Engineering 2023年第3期44卷 2537-2552页

作者： K.Selvasheela A.M.Abirami Abdul Khader Askarunisa Department of Computer Science and Engineering Sree Sakthi Engineering CollegeCoimbatoreTamilnadu641104India Department of Information Technology Thiagarajar College of EngineeringMaduraiTamilnadu625015India Department of Computer Science and Engineering Sethu Institute of TechnologyVirudhunagarTamilnadu626115India

Nowadays,commercial transactions and customer reviews are part of human life and various business *** technologies create a great impact on online user reviews and activities,affecting the business *** reviews and ratings are more helpful to the new customer to purchase the product,but the fake reviews completely affect the *** traditional systems consume maximum time and create complexity while analyzing a large volume of customer ***,in this work optimized recommendation system is developed for analyzing customer reviews with minimum ***,Amazon Product Kaggle dataset information is utilized for investigating the customer *** collected information is analyzed and processed by batch normalized capsule networks(NCN).The network explores the user reviews according to product details,time,price purchasing factors,etc.,ensuring product quality and *** effective recommendation system is developed using a butterfly optimized matrix factorizationfiltering *** the system’s efficiency is evaluated using the Rand Index,Dunn index,accuracy,and error rate.

关键词： Recommendation system customer reviews amazon product kaggle dataset batch normalized capsule networks butterfly optimized matrix factorizationfiltering

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