I en tid av stora data genereras enorma mängder data från sociala nätverk online, sensornätverk, mobila enheter och organisationers företagssystem. Detta fenomen ger organisationer med aldrig tidigare skådade möjligheter att dra nytta av big data för att min värdefulla affärsintelligens. Men traditionella affärsanalysmetoder kanske inte klarar av att hantera strömmen av big data. Det viktigaste bidraget i detta dokument är illustrationen av utvecklingen av en ny stor dataström analysram som heter BDSSASA som utnyttjar en probabilistisk språkmodell för att analysera konsumentkänslor inbäddade i hundratals miljoner online konsumentrecensioner. I synnerhet är en slutledningsmodell inbäddad i den klassiska språkmodelleringsramen för att förbättra förutsägelsen om konsumenternas känslor. Den praktiska konsekvensen av vårt forskningsarbete är att organisationer kan tillämpa vårt ramverk för analys av big data stream för att analysera konsumenternas produktpreferenser och därmed utveckla effektivare marknadsförings- och produktionsstrategier.
I forskningen föreslog REF teorin om big data stream analytics för språkmodellering för känsloanalys men omsatte inte i praktiken med ett visst nätverk.
Big Data Stream Analytics for Near Real-Time Sentiment Analysis
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Computational Chemistry', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}