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Twitter的特殊算法可以揭示航空乘客的满意度

南乌拉尔州立大学的科学家开发了一种算法,该算法可使研究人员使用机器学习方法,从航空旅行者的推文中区分正反馈和负反馈。这项创新代表了一种结合经过训练的卷积神经网络来处理初步数据的程序。该开发旨在提高航空公司客户的满意度;研究结果发表在“大数据杂志”上。

航空公司之间的竞争刺激他们发现吸引客户的方法,而对社交网络的分析就是其中之一。南乌拉尔州立大学电子与计算机科学高级学院的科学家开发了一种算法,用于分析Twitter上的航空公司客户帖子,以识别出乘客在飞行过程中获得积极情绪或感到不适的可能原因。

“旅客评论对航空旅行极为重要。最简单,最传统的方式是客户反馈表。但是对于乘客来说,最方便的分享意见的方法是通过社交网络,而不是反馈表。Twitter是其中之一。可以使用来自Twitter的信息来提出建议,以提高客户服务质量。” SUSU系统编程部高级研究员Sachin Kumar说。

旅行者在选择航空公司之前会考虑几个因素。这可能是机票的成本,旅行时间,中转次数,托运行李的重量,对现有客户的评论等。因此,航空公司会密切注意这些因素,以提高服务质量和客户舒适度在飞行中。在做出决策时,使用Twitter作为其他信息源可以显着提高服务质量和航空公司客户数量。

Twitter的特殊算法可以揭示航空乘客的满意度

CNN模型的通用体系结构来自:一种用于通过航空公司推文分析客户满意度的机器学习方法

南乌拉尔州立大学的科学家使用机器学习方法,分析了Twitter消息的数据库,并为多家热门航空公司的推文中的情感分类建立了模型。研究中提出的模型区分了积极情绪和消极情绪。

“ Twitter被用作研究的数据源。该程序是用Python编写的,它下载了推文并对其进行了预处理。推文被分为几类,并在它们之间确定了逻辑联系,以找出产生负面影响的推文的可能原因。还是乘客的积极情绪,”电子与计算机科学学院SUSU数据挖掘和虚拟化部门负责人Mikhail Tsymbler解释说。

研究结果可用于商业应用的进一步开发。航空公司将能够分析其客户的体验,并尝试改善服务以吸引更多的客户并提供更舒适的航班。此外,本文中描述的方法可用于提高其他服务领域的客户满意度。必不可少的条件是只有官方Twitter帐户可用。

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