Abstract-Tillkomsten av Web 2.0 har lett till en ökning av mängden sentimentalt innehåll som finns på webben. Sådant innehåll finns ofta i sociala medier webbplatser i form av film eller produktrecensioner, användarkommentarer, vittnesmål, meddelanden i diskussionsforum etc. Upptäckten av det sentimentala eller opinionella webbinnehållet i rätt tid har ett antal fördelar, den viktigaste av allt är monetarisering. Förståelse av människomassornas känslor för olika enheter och produkter möjliggör bättre tjänster för kontextuella annonser, rekommendationssystem och analys av marknadstrender. Fokus för vårt projekt är känslofokuserad webb krypande ram för att underlätta en snabb upptäckt av sentimentalt innehåll i filmrecensioner och hotellrecensioner och analys av samma. Vi använder statistiska metoder för att fånga element av subjektiv stil och meningen polaritet. I dokumentet diskuteras utförligt två övervakade algoritmer för maskininlärning: K-Nearest Neighbour (K-NN) och Naïve Bayes' och jämför deras övergripande noggrannhet, precisioner och minnesvärden. Man såg att vid filmrecensioner gav Naïve Bayes' mycket bättre resultat än K-NN men för hotellrecensioner gav dessa algoritmer mindre, nästan samma noggrannhet.
Ett mycket liknande arbete på hotell kundrecensioner och film recensioner analyseras med hjälp av de välkända K-NN och Naïve Bayes klassificering algoritmer i papper REF.
Sentiment Analysis of Review Datasets Using Naive Bayes and K-NN Classifier
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}