I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   10 ,   No .   2 May   201 8 ,   p p .   5 8 7 ~5 9 5   I SS N:  2502 - 4752 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ee cs . v 1 0 . i2 . p p 587 - 5 9 5           587       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   To  I m pro v Feat ure Ex traction  and Opi nio n Clas sif ica tion  Is sues  in  Cus to m e r P ro duc R ev iew s Utili z ing  an  Eff i cient  Feature  Ex tractio n and  Clas sifica ti o n ( EFEC Alg o ri th m       P a la iy a So la ina y a g i * 1 Ra m a li ng a m   P o n nu s a m y 2   1 Re se a rc h   S c h o lar,  S a th y a b h a m a   Un iv e rsit y ,   Ch e n n a i,   T a m il n a d u ,   In d ia   2 P ri n c ip a l,   Ra ji v   G a n d h Co ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   Ch e n n a i,   T a m il n a d u ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   N ov   22 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   J an   2 0 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   F eb   11 ,   2 0 1 8       Cu rre n tl y ,   c u sto m e r' p ro d u c r e v ie w   o p in i o n   p lay a n   e ss e n ti a ro le  i n   d e c id in g   th e   p u rc h a si n g   o f   th e   o n li n e   p ro d u c t.   A   c u sto m e p re f e rs   to   a c q u ire  th e   o p i n io n   o f   o th e c u sto m e rs   b y   v ie w in g   th e ir  o p in i o n   d u ri n g   o n li n e   p ro d u c ts'   re v iew s,  b lo g a n d   so c i a n e tw o rk in g   sites ,   e tc.  T h e   m a j o rit y   o f   th e   p ro d u c re v iew in c lu d in g   h u g e   w o rd s.  A   f e w   u se r p ro v id e   th e   o p in i o n i is   to u g h   to   a n a ly sis  a n d   u n d e rsta n d th e   m e a n in g   o f   re v ie ws .   T o   imp ro v e   u se f u lf il l m e n a n d   sh o p p in g   e x p e rien c e ,   it   h a b e c o m e   a   g e n e ra p ra c ti c e   f o o n li n e   se ll e rs  to   a ll o w   th e ir  u se r to   re v ie o to   c o m m u n ica te  o p in i o n o f   th e   p ro d u c ts  t h a th e y   h a v e   so ld .   T h e   m a jo g o a o f   th e   p a p e i to   so lv e   f e a tu re   e x trac ti o n   p r o b lem   a n d   o p i n io n   c las sif ica ti o n   p r o b l e m   f ro m   c u sto m e rs  u ti li z e d   p ro d u c re v iew w h ich   e x tra c th e   fe a tu re   w o rd a n d   o p i n io n   w o rd f ro m   p ro d u c r e v ie w s.  T o   p ro p o se   a n   Ef f icie n F e a tu re   Ex trac ti o n   a n d   Clas sif ica ti o n   (EF EC)  a lg o rit h m   is  i m p le m e n ti n g   to   e x trac ts   a   f e a tu re   f ro m   o p in i o n   w o rd s.  T h e   re v ie w e u su a ll y   m a r k b o th   p o siti v e   a n d   n e g a ti v e   p a rts  o th e   re v ie w e d   p ro d u c t,   d e sp i te  th e   fa c th a th e ir  g e n e ra l   o p i n io n   o n   t h e   p ro d u c m a y   b e   p o siti v e   o n e g a ti v e .   A n   EF EC  a l g o rit h m   is   u ti li z e d   t o   p re d ict  th e   n u m b e o f   p o siti v e   a n d   n e g a ti v e   o p in i o n   i n   re v iew s.   Ba se d   o n   Ex p e rim e n tal  e v a lu a ti o n s,  p ro p o se d   a lg o ri th m   i m p ro v e s   a c c u ra c y   1 5 . 0 5 % ,   p re c isio n   1 3 . 7 % ,   re c a ll   1 5 . 5 9 %   a n d   F - m e a su re   1 5 . 0 7 %   o f   th e   p ro p o se d   sy ste m   c o m p a re d   th a n   e x isti n g   m e th o d o lo g ies   K ey w o r d s :   C las s i f icatio n   E f f icien f ea t u r ex tr ac tio n   an d   class i f icatio n   ( ef ec )   Featu r ex tr ac tio n   Neg ati v w o r d   Op in io n   w o r d s   P o s itiv w o r d   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   P alaiy a h   So lai n a y a g i   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g i n ee r in g ,   Sath y ab h a m U n iv er s it y ,   R aj iv   Gan d h i Sala i,  J ep p iaar   Nag ar ,   C h en n ai,   T am il Na d u   6 0 0 1 1 9 .   E m ail:  s o lai s b u . p h d @ g m ai l.c o m .       1.   I NT RO D UCT I O N   No w ad a y s ,   th u s a g o f   t h I n ter n et  e n h an ce s   at  r ap id   r ate  ac r o s s   w id v ar iet y   o f   f ield s .   T h r ap id   d ev elo p m en o f   e - co m m er ce   m o r an d   m o r p r o d u cts  ar b o u g h o n   t h w eb .   Mo s o f   th p eo p les  d o   s h o p p in g   in   o n li n e.   No t o n l y   h av th p eo p les al s o   ten d ed   to   d is tr ib u te  t h eir   ex p er ien ce   r e g ar d in g   p r o d u cts o n   th i n ter n et.   T o   i m p r o v u s er   f u l f ill m e n t a n d   s h o p p in g   e x p er ien ce ,   it   h as b ec o m a   g e n er al   p r ac tice  f o r   o n li n e   s eller s   to   allo w   t h eir   u s er s   to   r ev ie w   o r   to   co m m u n icate   o p in io n s   o f   th p r o d u cts  th at  t h e y   h a v s o ld .   So m o n lin e   u s er s   i n cr ea s th e   n u m b er   o f   r ev ie w s   co n v e y ed   o n   t h in ter n et  a n d   also   i n cr ea s e s   at   r ap id   r ate.   So m e   o f   th e   p r o d u cts  h a v lo o f   r ev ie w s .   Un d er s ta n d in g   t h u s er ' s   s u g g est io n s   ab o u p r o d u cts  is   v er y   u s ef u f o r   s eller s   an d   u s er s   w h o   ar w il li n g   to   p u r c h ase  t h o s p r o d u cts in   th f u t u r e.     Op in io n   m i n i n g   i s   t h p r o ce d u r o f   m i n i n g   t h o p in io n   w o r d   an d   tar g et s   ab o u t   th e   s p ec i f i p r o d u ct.   Op in io n   Mi n in g   is   d e s cr ib ed   b y   t h ta s k   o f   d is co v er i n g   t h e   o p in io n s   o f   d if f er e n p eo p le  co n ce r n i n g   d if f er en tar g ets.  I i s   in ter d is cip lin a r y   r e s ea r ch - o r ien ted   p h e n o m en o n   i n clu d i n g   f ield s   li k n at u r al  lan g u ag e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 10 ,   No .   2 May   201 8   :   5 8 7     5 9 5   588   p r o ce s s in g ,   te x m in i n g   an d   an al y s is ,   p r o ce s s in g   an d   f etch i n g   f r u it f u an d   s u b j ec tiv d ata.   Ho w ev er ,   au to m at ic  d etec tio n   an d   in v es tig atio n   o f   o p i n io n s   ab o u p r o d u cts,  b r an d s ,   p o liti ca is s u es,   an d   s o   f o r th   is   a n   o v er w h el m i n g   ta s k .   Op i n io n   m in i n g   in cl u d es  t h r ee   ch ie f   co m p o n e n ts f ea t u r an d   f ea tu r e - o f   r elatio n s ,   o p in io n   e x p r ess io n s   a n d   t h e   r elate d   o p in io n   a ttrib u te s   ( e . g . ,   p o lar it y ) ,   an d   f ea t u r e - opi n io n   r elatio n s .   An   o p in io n   le x ico n   i s   li s ti n g   o f   o p in io n   e x p r ess io n s   o r   s et  o f   ad j ec tiv es,  w h ich   ar u ti li ze d   to   d em o n s tr ate   o p in io n s   li k p o s iti v e,   n eg a tiv o r   n eu tr al.   An al y zin g   all  r e v ie w s   is   n o ef f ic ien w h e n   t h r ev ie w   a m o u n i s   h u g e.   So m eti m es,  t h r ev ie w   w o r d s   ar cr ea ted   co n f u s io n s .   T h m aj o r it y   o f   t h p r o d u ct  r ev ie w s   i n cl u d in g   h u g w o r d s .   f e w   u s er s   p r o v id t h o p in io n ,   a n d   it  is   to u g h   to   an al y s is   an d   u n d er s ta n d s   t h m ea n i n g   o f   r ev ie w s .   T h cu s to m er   r ev ie s en te n ce s   w er tag g ed ,   o p in io n   w o r d s   w er ex tr ac ted ,   an d   o p in io n   o r ien tatio n s   w er r ec o g n ized   u s in g   t h s e m an tic  o r ien tatio n   o f   o p in io n   w o r d s .   Ho w e v er   P o s itiv a n d   n eg ati v o p in io n   w a s   id en ti f ied ,   b u th r an k i n g   is   n o ap p lied   to   p r o d u cts.  T h r an k in g   is   v er y   u s e f u f o r   u s er s   o r   m er ch a n t s   f o r   b u y i n g   p r o d u cts.  An   i n v e s t ig atio n   o f   o n li n u s er   r ev ie w s   in   w h ich   f ir m s   ca n n o t d eter m i n w h a t a cc u r atel y   p eo p le  lik ed   an d   d id   n o lik i n   d o cu m e n t - lev e an d   s en te n c e - le v el  o p in io n   m i n i n g .   Hen ce ,   n o w ad a y s   o p in io n   m i n in g   r esear ch   i s   in   p h r ase - l ev el  o p in io n   m i n in g .   I p er f o r m s   f in e - g r ain ed   ex a m i n atio n   an d   d ir ec tl y   lo o k s   at  th e   o p in io n   i n   o n l in e   r ev ie w s .   Ho w e v er ,   s o cial  m ed ia  s ites   r ep o r tin g   c u s to m er   o p in i o n s   o f   p r o d u cts  i n   v ar io u s   f o r m at s .   Mo n ito r in g   t h p r o d u ct  o p in io n   is   v er y   d if f icu lt to   f in d   cu s to m er   r ev i e w s .   Sh o iab   Ah m ed   et  al.   [ 1 ]   d esig n ed   Se n ti m e n tal   A n a l y s i s   a n d   Op i n io n   Min in g   b ased   o n   Sen tiW o r d Net,   w h ic h   p r o d u ce s   co u n o f   s co r w o r d s   in t o   s ev en   clas s i f icatio n s   u ti lizi n g   m ac h i n lear n i n g   alg o r ith m s .   T h w eb   d ata  i s   g ath er ed   u t ilizi n g   w eb   cr a w ler   ap p l ied   w it h   v ar io u s   p r ep r o ce s s i n g   s y s te m s   w h ic h   co n s is ex c lu s io n   o f   s to p - w o r d s   f r o m   o n li n r e v ie w s ,   a t h at  p o in s te m m i n g   i s   p er f o r m ed   u tili zi n g   P o r ter   Ste m m er   alg o r it h m ,   an d   th e n   r ev ie w s   ar lab eled   u tili zin g   Stan f o r d   P OS  tag g er .   R o w id A l f r j an et  al.   [ 2 ]   in tr o d u ce d   n e w   tech n iq u f o r   s e m an tic  m o d eli n g   o f   t h d o m ai n   k n o w led g f o r   o p in io n   m in in g .   I f o cu s e d   o n   m o d eli n g   th d o m a in   k n o w led g i n   s u ch   w a y   th a it  ca n   b tr an s lated   f o r m al  o n to lo g y ,   w h ic h   w o u ld   th en   b ab le  to   b au to m atica l l y   i m p r o v ed   w it h   g r o u n d   f ac ts   ac q u ir ed   f r o m   p u b lic  L in k ed   Op en   Data   ass e ts .       Nitu   K u m ar et  al.   [ 3 ]   d ev elo p ed   th v ar io u s   s u g g e s tio n s   to   s en ti m en an al y s is   s ig n i f ica n tl y   m ac h in e   lear n in g   s e n ti m en a n al y s is   m ain l y   m ac h in e   lear n in g .   E - co m m er ce   is   n o s i m p l y   p u r c h as in g   a n d   s el l in g   o v er   th I n ter n et;  r ath er   it  en h an ce s   th ef f ec ti v e n es s   o f   d if f er en r iv al  g ia n ts   i n   th m ar k et.   O p in io n   m in i n g   ca n   co n tain   o u r   p r o d u ct  at  in ter n et   b y   r atin g ,   s tar   s y s te m ,   r ev ie o f   th e   p r o d u ct.   Dh a n alak s h m i   et  al.   [ 4 ]   d esig n e d   Op in io n   M in i n g   tec h n iq u f o r   class i f y in g   t h u n d er s t u d ies '   f ee d b ac k   o b tain ed   d u r i n g   m o d u le  a s s es s m en t   s u r v e y   t h at  is   co n d u cted   ea ch   s e m e s ter   to   k n o w   th f ee d b ac k   o f   u n d er s tu d ie s   co n ce r n i n g   d if f er e n f ea t u r es  o f   teac h i n g   an d   lear n i n g .   Op in i o n   m i n in g   o n   th u n d er s t u d y   f ee d b ac k   p r o d u ce d   th r o u g h   s u r v e y s   u til izin g   s u p er v i s ed   m ac h i n lear n i n g   alg o r ith m s   i m p le m e n ted   th r o u g h   R ap id   Min er .   B alah ad ia  et   al.   [ 5 ]   d ev elo p ed   a   teac h er ' s   p er f o r m a n ce   ass es s m en to o u tili zi n g   o p in io n   m i n in g   w it h   s e n ti m en i n v est ig atio n .   I g a v th e   s en ti m e n s co r f r o m   t h q u alitativ d ata  a n d   n u m er ical   r esp o n s r atin g   f r o m   t h q u an t itati v d ata  o f     teac h er ' s   as s es s m e n t.       So lai  An a n t h   et  al.   [ 6 ]   d esig n e d   th Sen ten ce   le v el  C ateg o r iz er   is   u tili ze d   f o r   ass e m b li n g   t h d atasets   f r o m   T w itter .   Data s et s   ar ea   u n i w as  to k e n ized   b y   T OKE NI Z E R .   T h to k en s   ar ea   u n it  w as  h an d led   b y   k n o w led g P R E P R OC E S SIN G.   Naïv B a y e 's  C la s s i f ier   w a s   clas s if y i n g   th d atase ts ;   it  is   m o s ef f icie n t   class i f ier   f o r   Se n te n ce - L e v el  C ateg o r izatio n .   Des h m u k h   et   al.   [ 7 ]   d ev elo p ed   b ip ar tite  g r ap h   clu s ter in g   w as   u tili ze d   to   r ed u ce   th m i s m a tch   b et w ee n   d o m a in - s p ec if ic   w o r d s   o f   s o u r ce   d o m ain   a n d   tar g et  d o m a in .   d o m ai n - i n d ep en d en w o r d   w a s   u ti lized   to   clu s ter   d o m ain - s p ec if ic  w o r d s   f r o m   s o u r ce   an d   tar g et  d o m ain s .   tr ain ed   class if ier   f o r   th tar g et   d o m ai n ,   cl u s ter i n g   w as  u til iz ed   as  it  r ed u ce d   th g ap   b et w e en   d o m ai n - s p ec if ic  w o r d s   o f   v ar io u s   d o m ai n s .   Ma r r ese - T ay lo r   et   al.   [ 8 ]   i n tr o d u ce d   r ep licab ilit y   is s u e s   in   s y n tactic   ce n tr ic   asp ec t - b ased   o p in io n   m in i n g .   I f o cu s ed   s y n tac tic  tec h n iq u es,  w h ic h   te n d   to   d e m o n s tr ate  lo w er   le v el  o f   tr an s p ar en c y   d u to   th in cr ea s in g   lev el  o f   m o d el  co m p le x it y   a n d   th lack   o f   co d ac ce s s ib ilit y .   L et  al.   [ 9 ]   d escr ib ed   p o s s ib le  d ir ec tio n s   f o r   d ee p er   u n d er s tan d in g ,   h elp i n g   b r id g th g ap   b et w ee n   p s y ch o lo g y /co g n i tiv e   s cien ce   a n d   co m p u tatio n al  m eth o d o lo g ies.  I f o cu s ed   o n   o p in io n   h o ld er 's  b asic  n ee d s   an d   th eir   r es u lta n t   o b j ec tiv es,  a n d   f u n ctio n al  m o d el  o f   s e n ti m e n g a v t h b as is   to   clar i f y in g   th e   r ea s o n   s en ti m en v alen ce   i s   h eld .   C h an d r et  a l.  [ 1 0 ]   f o cu s ed   o n   m a k i n g   r ev er s ed   r ev ie w   to   h elp   s u p er v i s ed   s e n t i m e n cla s s i f icatio n   w h ic h   g iv e s   u s   k n o w led g e   in   s e n ti m e n a n al y s is   a n d   o p in io n   m i n i n g .   C o r p u s - b ase d   p s eu d o - an to n y m   d ictio n ar y   i m p lica ted   co m p r eh en s i v e,   p r ac tical  ap p r o ac h   w h e n   co m p elled   w it h   r estricte d   lex ical  ass ets  a n d   d o m ai n   k n o w led g e.     Ku m ar   et  al.   [ 1 1 ]   d esig n ed   t o   ex tr ac t h m a x i m u m   an d   ac cu r ate  p r o d u ct  f ea tu r e s   f r o m   a   h u g e   n u m b er   o f   o n lin p r o d u ct  r ev ie w s .   C o m p r eh e n s iv f ea t u r ex tr ac tio n   ap p r o ac h   p er f o r m ed   s u p er io r   to   an y t h i n g   t h s p ec if ic   w a y   f o r   ex tr ac ti n g   t h p r o d u ct  f ea tu r es  i n   t h s e m a n tic  e n v ir o n m e n t.  J ain   et  al.   [ 1 2 ]   d ev elo p ed   n o v el  lo ca lized   o p in io n   m in i n g   m o d el  b as ed   o n   co m m o n   s e n s d ata  ex tr ac ted   f r o m   th e   C o n ce p tNet   o n to lo g y .   T h tec h n iq u p er m itted   i n ter p r etatio n   a n d   u s a g o f   i n f o r m atio n   e x tr ac ted   f r o m   w eb - b ased   s o cial  n et w o r k i n g   s ites   "T w it ter "   to   id en tify   p u b lic  o p in io n s .   I is   u til ized   to   ca lcu late  s en ti - s co r an d   b u ild   m ac h in lear n i n g   m o d el  th at  clas s i f ies t h clie n t o p in io n s .   A r y et  al.   [ 1 3 ]   co n ce n t r ated   o n   r ev ie w   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       To   I mp r o ve   F ea tu r E xtra ctio n   a n d   Op in io n   C la s s ifica tio n ...   ( P a la iya h   S o la in a y a g i )   589   Op in io n   m i n in g   an d   s e n ti m e n in v e s ti g atio n   a s   it  is   t h p r o c ess   o f   ex a m i n i n g   th co n te n ( o p in io n   o r   r ev ie w )   ab o u s u b j ec w r itte n   in   n atu r al  lan g u a g an d   ch ar ac ter i ze   th e m   as  p o s iti v e,   n eg at iv o r   n eu tr al  b ased   o n   th h u m a n ' s   s e n ti m e n ts   r eq u ir ed   in   it.  Ma n d al  et   al.   [ 1 4 ]   d is cu s s ed   n o v el   d ictio n ar y - b a s ed   alg o r it h m   t h at   u tili za t io n s   v o ca b u lar y - b ased   ap p r o ac h   f o r   co n cl u s io n   m i n i n g   an d   co m p u te s   t h e   ass e s s m en e x tr e m it y   le v els.   L e x ico n   b ased   ap p r o ac h   o f   c o n ten t   clas s if icatio n   f o r   o p in i o n   m in i n g   w a s   u tili ze d   d ic tio n ar y   co n tai n i ng  w o r d s   th a m ea n   f ee lin g .   Ma n et  al.   [ 1 5 ]   d esig n ed   n e w   a p p r o ac h   f o r   Op in io n   Min i n g   o f   Am az o n   r ev ie w s .   T h s y s te m   r e m o v ed   f ak e   r ev ie w s   a n d   p er f o r m s   o p in io n   m in i n g   o n   g en u i n r ev ie w s   to   r ate  th ite m s .   T h A p ac h Sp ar k   f r a m e w o r k   w a s   u tili ze d   f o r   th s p e ed   o f   p r o c ess i n g   i n f o r m atio n   e x p an d ed   an d   it  in v e s ti g atio n   tak es le s s er   ti m e.       P atel  et  al.   [ 1 6 ]   in tr o d u ce d   a   co m p ar ati v in v es tig at io n   o f   v ar io u s   m et h o d o lo g ies  f o r   m u ltil i n g u a l   s en ti m e n a n al y s is .   T h ese  m eth o d o lo g ies  ar p ar titi o n ed   in to   t w o   s ec tio n s o n u tili zi n g   cla s s i f icat io n   o f   co n ten w it h o u la n g u a g tr a n s lat io n   a n d   s ec o n d   u tili zi n g   th tr an s latio n   o f   test i n g   i n f o r m atio n   to   tar g et   lan g u a g b ef o r class i f icatio n .   W u   et  al.   [ 1 7 ]   f o cu s ed   o n   s o cial  ch o ice  th eo r y   a n d   co llectiv d ec is io n - m ak in g   m o d el ,   it  is   i n te g r ated   s tr ateg y   to   h elp   th co llecti v d ec is io n - m a k i n g   p r o ce s s   b ased   o n   th an al y s is   o f   p eo p le' s   s o cial  r o les  an d   en h a n ce d   t h ef f ec ti v e n es s   o f   t h co llecti v d ec is io n - m a k in g   p r o ce s s .   A s h o k   Ku m ar   et  al.   [ 1 8 ]   d is cu s s ed   m u lti - a s p ec b ased   o p in i o n   m i n i n g   f r a m e w o r k   is   p r o p o s ed   f o r   o p en   an d   d is tan ce   ed u ca tio n   to   ca lc u lat th f u l f il l m e n o f   t h p u b lic .   T h f r a m e w o r k   r eq u ir ed   f o r   th d ata  g at h er i n g   p r o ce s s ,   d ata  p r ep r o ce s s in g ,   f ea t u r ex tr ac tio n ,   o p in io n   d is co v er y   at  th titl le v el,   r ep o r lev el,   s en ten ce   lev el,   a n d   asp ec le v el,   o p in i o n   p er ce p tio n ,   o p in io n   c lass i f icatio n .   C la v el  e al.   [ 1 9 ]   in tr o d u ce d   d if f er en t   av en u es  f o r   th in te g r atio n   o f   s en ti m e n an al y s is   i n   f ac e - to - f ac h u m an - a g e n in ter ac tio n s .   Su f f icie n p s y ch o - lin g u i s tic  m o d el  u til ized   to   d e s cr ib h u m a n -   a g e n ef f ec ti v e   d ialo g u es.  Se m a n tic  r u les  a n d   m ac h i n lear n i n g   tech n iq u es  in te g r ated   th m u l ti - m o d al  id ea   o f   s e n ti m e n r el ated   p h en o m e n a,   t h v ar iab ili t y   o f   te m p o r al  an d   d ec is io n   f r a m e s ,   d i f f er in g   le v els  o f   co m p le x it y   r eq u ir ed   b y   th e   ti m i n g   co n s tr ain t   o f   t h i n ter ac tio n ,   a n d   t h e   h eter o g e n eit y .   P h a m   e al.   [ 2 0 ]   d ev elo p ed   n e w   m o d el  b ased   n eu r al  n et w o r k   u til izin g   b o th   k n o w n   asp ec t   r atin g s   a n d   th o v er all  r atin g s   o f   r ev ie w s   to   d ec id th o v er all  asp ec w ei g h ts .   T h o v er al r atin g   o f   r e v ie i s   d er iv ed   f r o m   asp ec r ati n g s .   P r ak ash   et  al.   [ 2 2 ]   i m p le m en t ed   an   ap p r o x i m atio n   a u to m ate d   s tr u ct u r e,   ca lled   Fil ter ed   W all  ( FW )   an d   it  f ilt er ed   d is p o s ed   o f   s u b s tan ce   f r o m   OSN  clie n s u b s tan ce s .   T h g o al  i s   to   u til ize   ef f icien clas s i f icatio n   p r o ce d u r to   s t a y   a w a y   f r o m   o v e r p o w er ed   b y   u n s u cc es s f u m ess a g es.  I n   OSN s ,   co n ten f ilter i n g   ca n   also   b ab u s ed   f o r   u n iq u e,   m o r r ea ct iv e.   I n   [ 2 3 ]   ex p lain ed   in te g r atio n   o f   A d ap tiv W ei g h R a n k in g   P o lic y   ( A W R P )   w i th   in telli g e n t   class i f ier s   ( NB - A W R P - D A   an d   J 4 8 - A W R P - D A )   v ia  d y n a m ic  ag i n g   f ac to r   to   im p r o v class i f ier s   p o w er   o f   p r ed ictio n .   T h m e th o d s   ar u s ed   to   ch o o s th b est  s u b s et  o f   f ea t u r es.  I n   [ 2 4 ]   in tr o d u ce d   n e w   f r a m e w o r k   ca lled   Fu zz y   b ased   co n te x t u al   r ec o m m e n d atio n   s y s te m   f o r   class i f icatio n   o f   c u s to m er   r e v i e w s .   I ex tr ac ts   t h e   in f o r m atio n   f r o m   th r ev ie ws  b ased   o n   th co n tex g i v e n   b y   u s er s .   I n   [ 2 5 ]   s tu d ied   to   id en tify   t h b est  class i f ier s   f o r   class   i m b ala n c ed   h ea lth   d ataset s   th r o u g h   co s t - b ased   co m p ar is o n   o f   class i f ier   p er f o r m an ce .   T h u n eq u al  m is c lass if icatio n   co s ts   w er r ep r esen ted   in   co s m atr i x ,   an d   co s t - b en e f it .   T o   o v er co m th ab o v p r o b le m s ,   p r o p o s ed   an   E f f icien t   Featu r E x tr ac tio n   an d   C la s s i f icatio n   ( E FEC)  alg o r ith m   i s   d esi g n ed   to   s o lv t h o p in io n   cla s s i f ic atio n ,   f ea t u r ex tr ac tio n   p r o b le m   f r o m   cu s to m e r 's   u tili ze d   p r o d u ct  r ev ie w s   w h ic h   ex tr ac t s   t h f ea t u r w o r d s   a n d   o p in io n   w o r d s   f r o m   p r o d u ct  r ev ie w s   d ata s et.   T h tech n iq u i s   p r ef er ab le  to   u tili ze   th p r o d u ct  r ev ie w   r ep o r ts .   E x tr ac ted   r u les  ar ap p lied   o n   ev alu atio n   p r o ce s s   to   v er if y   w h et h er   th e   r u les  a r ap p r o p r iate  o r   n o t.  Me an ti m e,   t h b est  r u les  i m p l e m en ted   o n   t h p r e - p r o ce s s ed   d ataset  to   ex tr ac f ea tu r f r o m   o p in io n   w o r d s .   T h r ev ie w er   u s u a ll y   m ar k s   b o th   p o s itiv an d   n eg at iv p ar ts   o f   t h r e v ie w e d   p r o d u ct,   d esp ite  th f ac t   th at  th eir   g en er al   o p in i o n   o n   t h p r o d u ct  m a y   b e   p o s itiv o r   n eg ati v e.   E f f icie n t   Featu r E x tr ac tio n   a n d   C las s if icatio n   ( E FEC)  alg o r it h m   i s   u tili ze d   to   p r ed ict   th n u m b er   o f   p o s iti v a n d   n e g ati v o p in io n   i n   r e v ie w s .   T h p o s itiv e   an d   n e g ati v lab els   g ath er ed   i n   o p i n io n   w o r d s .   I llu s tr atio n s   o f   r ev ie w   co m m e n t s   ar in   lo n g   s e n ten ce s .   T h s y s te m   ex tr ac t s   f r o m   t h n u m b er   o f   s en te n ce s   li k ex ce lle n t,  g o o d ,   f o r   p o s itiv an d   p o o r ,   b a d   f o r   n eg ati v o p in io n s   m i n i n g .   T h s u b s eq u e n s ta g e   is   to   id e n ti f y   t h n u m b er   o f   p o s itiv e   an d   n e g ati v o p in i o n s   o f   ea ch   ex tr ac ted   p ar ts .   T h p ap er   co n tr ib u tio n s   ar g iv e n   b elo w   i n   d etails:     T o   d esig n   an   ef f icie n p r o d u ct  o p in io n   m i n i n g   al g o r ith m   f o r   f in d i n g   m o r ac c u r ate  p r o d u ct   f ea t u r es o n   o p in io n   m i n i n g   t h a t h av b ee n   r e v ie w ed   o n   b y   r e v ie w er s .     T o   o f f er s   r o b u s m ec h a n is m   f o r   s o l v i n g   p r o d u ct  f ea tu r e   ex tr ac tio n   p r o b le m   f r o m   cu s to m er   r ev ie w s   u s i n g   E f f icie n t Fea t u r E x tr ac tio n   an d   C las s if icatio n   ( E FEC)  alg o r it h m     T o   f in d   th n u m b er   o f   p o s iti v an d   n eg at iv o p in io n   i n   r ev ie w s   u s in g   o p in io n   w o r d s   u t ilizin g     E FEC  m e th o d o lo g y .     T o   av o id in g   f a k r atin g   r ev ie w s   f r o m   p r o d u ct  r ati n g ,   t h e f f ec tiv tec h n iq u is   ap p lied   to   id en tif y   f ak r e v ie w s   o n li n f r o m   f ilter   r ev ie w s .     T o   r ed u ce   th p r o d u ct  r etr iev a ti m e,   i m p r o v p r o d u ct  r ev ie w   cla s s i f ica tio n   ac c u r ac y   a n d   s u cc e s s   r ate  co m p ar th a n   ex is ti n g   tec h n iq u es.      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 10 ,   No .   2 May   201 8   :   5 8 7     5 9 5   590   T h r est  o f   p ap er s   ar o r g an i ze d   as:  Sec tio n   2   ex p r ess   t h e   liter atu r e   s t u d y   w h ich   is   v er y   clo s e   to   p r o p o s ed   m et h o d o lo g y .   Se ctio n   3   e x p lain s   t h e   p r o p o s ed   m eth o d o lo g y   s y s te m   ar ch itect u r a n d   i m p le m en ta tio n s   p r e - p r o ce s s i n g   s tep s   w it h   al g o r ith m   p s eu d o   co d e.     Sectio n   4   d is cu s s es  p r o g r a m m in g   s et u p ,   p er f o r m a n ce   e v al u atio n   m atr i x   w it h   co m p ar ati v r es u lt  a n al y s i s .   Sectio n   5   s u m m ar izes  th o v er all  w o r k   w it h   f u tu r o u tco m es .       2.   P RO P O SE D   M E T H O D   T h s eg m e n ex p lai n s   t h s y n o p s is   o f   th p r o p o s ed   m et h o d o lo g y ,   s y s te m   ar ch itect u r e,   an d   alg o r ith m   ex p lan atio n   w it h   p s eu d o   co d e.   T h p r o p o s ed   tech n iq u tr ies  to   s o lv co m p lex i t y   f o r   im p le m e n tat io n   o f   p r o d u ct  f ea tu r e x tr ac tio n   p r o b lem   in   cu s to m er   r e v ie w s   o f   o p in io n   m i n i n g .   T h f ea t u r ex tr ac tio n   b ased   o p in io n   m i n i n g   m eth o d s   ar p r ev io u s l y   a v ailab le.   Ho w ev e r ,   th ese  m et h o d s   ar u n s u cc ess f u i n   co m p leti n g   th cu r r e n r eq u ir e m en o f   o p in io n   m i n in g   ap p licatio n s .   T h h er e x p er i m e n tal  s tu d y   r eq u ir es  s t u d y i n g   to   b r in g   t h ef f icie n m e th o d   to   co m p lete  t h g ap   b et w ee n   c u r r en m eth o d s   a n d   o p in io n   m i n in g   ap p licatio n   r eq u ir e m en ts .     2 . 1   Sy s t e m   Arc hite ct ure     I n   t h s ec tio n   estab li s h ed   t h e   s y s te m   ar c h itect u r w it h   p r o p o s ed   tech n iq u es   an d   a lg o r it h m   d etail s .   T h s y s te m   d etailed   i m p le m e n tatio n   p r o ce s s   s tep   b y   s tep   with   d es ig n   ar c h itect u r i n   Fi g u r 1 .     T h o b j ec tiv o f   th p r o p o s ed   s y s te m   is   f i n d in g   p er f ec p r o d u ct  f ea tu r es  o n   o p in io n   m i n i n g   t h at  h as  b ee n   r ev ie w ed   o n   b y   cu s to m er s .   T h ese  s y s te m s   als o   p r o v id th i n ter ac tio n   b et w ee n   c u s to m er   a n d   ad m i n i s tr ato r   is   to   ap p l y i n g   E f f icien Featu r E x tr ac tio n   an d   C lass i f icat io n   ( E FEC)   m e th o d   f o r   s o lv i n g   p r o d u ct  f ea tu r ex tr ac tio n   p r o b lem   f r o m   c u s to m er   r ev ie w s .   P r o p o s ed   E f f icie n Feat u r E x tr ac tio n   a n d   C la s s i f ica tio n   ( E FEC)  al g o r ith m   w o r k s   to   clas s if y   p o s iti v a n d   n eg at iv o p in io n s   in   r e v ie w s   u s i n g   o p in io n   w o r d s ,   r ed u ce   t h p r o d u ct  r etr iev a l   ti m e,   an d   i m p r o v p r o d u ct  r ev ie w   cla s s i f icat io n   ac cu r ac y   an d   s u cc ess   r ate .           Fig u r 1 .   S y s te m   A r c h itect u r Diag r a m       2 . 2   I m ple m ent a t io n P re - pro ce s s ing   Ste p s   2 . 2 . 1.   Aut hentic a t io n     T h cu s to m er   h as  to   p r o v id th en tire   d etails  ab o u h i m /h er   to   g en er ate  n e w   ac co u n t.  Af ter   ef f ec tiv e l y   co m p letio n   o f   ac c o u n t   cr ea tio n   s i m p l y   t h c u s t o m er   ca n   ab le  to   p er f o r m   t h o n li n s h o p p in g   f ac ilit y .   O n ce   th e   cu s to m er   s u b m its   th e ir   d etails,  i n f o r m at io n   i s   r ec o g n ized ,   an d   t h c u s to m er   ca n   lo g   i n   w it h   th eir   cu s to m er   id   an d   p ass w o r d   f o r   p u r ch asi n g   p r o d u cts.  I n   th m o d u le,   it  v er if ie s   w h e th er   th au t h o r ized   cu s to m er   is   ac ce s s in g   a n d   it d o es n o t a llo w   o t h er   cu s to m er s   to   ac ce s s .       2 . 2 . 2 .   P urcha s ing     T h cu s to m er   ca n   p u r c h ase   p r o d u cts  a n d   also   h as   t h f ac ilit y   to   o f f er   r ev ie w s   w i th   s u g g e s tio n s .   T h e   p r o p r iet o r   ca n   co n tai n   p r o d u c f ea t u r es   ( p r o d u ct  n a m e,   co s t,  v alid it y   etc. )   b ased   o n   t h class i f icatio n   li k es   m o b ile s ,   co m p u ter s ,   lap to p s ,   ca r s ,   etc. ,   an d   m a in ta i n   t h p r o d u ct  d etails.  T h cu s to m er   en t er s   th eir   cr ed it  ca r d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       To   I mp r o ve   F ea tu r E xtra ctio n   a n d   Op in io n   C la s s ifica tio n ...   ( P a la iya h   S o la in a y a g i )   591   d etails;   t h cr ed it   ca r d   is   au t h en t icate d .   I f   t h ca r d   d etails   ar le g iti m ate,   t h e   cu s to m er   ca n   p u r ch a s t h ei r   p r o d u cts.  T h cu s to m er   ca n   ch o o s p u r ch asi n g   p r o d u cts  d is p lay ed   i n   th f ir s p ag o r   in v esti g a te  th p r o d u ct   u tili zi n g   k e y w o r d   o r   b ased   o n   t y p e.   T h cu s to m er   ca n   b u y   th p r o d u ct  u til izin g   cr ed it/d eb it  ca r d .   T o   p u r ch ase,   th e   cu s to m er   r eq u ir es t h f o llo w in g   d etai ls   l ik e   ( cr ed it c ar d   n u m b er ,   ca r d h o ld er   n a m e,   d ate  o f   b ir th ,   cr ed it c ar d   p r o v id er ) .   I f   th cr ed it c ar d   is   leg iti m ate,   th c u s t o m er   i s   p er m itted   to   p u r ch a s th p r o d u ct.       2 . 2 . 3 .   F ea t ure  E x t ra ct io   T o   E x tr ac tin g   an d   ex a m i n o p in io n s ,   f r o m   p r o d u ct  r ev ie w s ,   it  is   u n ac ce p tab le  to   ac q u ir th co m m o n   o p in io n   ab o u t   p r o d u ct  s i m p l y .   I n   t h e   m aj o r it y   ca s es,  c u s to m er s   e x p ec to   d is co v er   o p in io n s   ab o u t   f ea t u r o f   p r o d u ct  t h at   is   a n al y ze d .   R ea d er s   h o p to   r ea liz th at  th e   r ev ie w er   o p in io n s   a r p o s itiv o p in io n   o f   th p r o d u ct  an d   n e g ati v e   o p in io n   o f   th p r o d u ct,   n o j u s t h r ev ie w er 's  g e n er a o p in io n .   T o   s atis f y i n g   th at  ai m ,   b o th   p r o d u ct  f ea t u r an d   o p in io n   w o r d s   m u s b r ec o g n ized   w h ic h   ap p l y i n g   E f f icie n Feat u r E x tr ac tio n   a n d   C las s i f icatio n   ( E FEC)  Alg o r it h m .   F ir s t,  h o w e v er ,   it  is   i m p o r tan to   ex tr ac an d   b u ild   p r o d u ct  f ea t u r lis an d   an   o p in io n   wo r d   lex ico n ,   b o th   o f   w h ich   c an   g i v p r ev io u s   k n o w led g th at  is   h elp f u f o r   o p in io n   m i n i n g .         2 . 2 . 4 .   Ra t ing     T h cu s to m er   is   p er m itted   to   h av t h f ac i lit y   o f   g i v i n g   t h ei r   r ev ie w   i n   th f o r m   o f   r atin g s   r eg ar d in g   th s er v ice  p r o v id er .   C u s to m e r   r at in g s   ar co n s id er ed   as  o n o f   th ess e n tial  f ea tu r es  as  t h e y   as s u m v ita l   p ar in   t h p u r ch ase   o f   th e   p r o d u ct.   W r o n g /u n f air   r ati n g s   m a y   p r o m p to   s er io u s   i s s u es  i n   n u m er o u s   f r a m e w o r k s .   So   in   t h m o d u le ,   w co llect  th c u s to m er   r ev ie w s   a n d   s ec u r th e m .     2 . 2 . 5 .   Cla s s if ica t io   T h en tire   c u s to m er   p r o f ile s   v alu a n d   r ev ie w s   ar g a th er ed .   C u s to m er   p r o f iles   estee m   ad d itio n all y   in co r p o r ates  th eir   ti m e,   d u r ati o n   an d   r ev ie w s   a n d   s o   f o r th .   A ll  t h cu s to m er   p r o f ile s   in clu d in g   ev a lu at io n s   estee m s   ar s av ed   s a f el y .   E v e r y   o n o f   t h in f o r m atio n ' s   g a th er ed   is   u ti lized   as  d ataset.   I n   th Data s et,   w class i f y   th P o s iti v an d   Neg a tiv o p in io n s   b y   a m o u n t o f   r e v ie w s   p r o v id ed   u s in g   SVM  al g o r ith m .     2 . 2 . 6 .   P o s it iv a nd   Neg a t iv Rev iew s     I n   t h m o d u le,   d ev e lo p   th f r a m e w o r k   to   s u ch   t h at  c u s to m er   o f   t h p o r tal  ca n   h av e   th e   r ig h ts   to   g iv e   th p o s itiv a n d   n eg ati v r ev ie w s   to   th p r o d u ct  w h ic h   h e/ s h p u r ch ases ,   s u ch   t h at  th ad m in is tr ato r   ca n   v ie th lis t o f   r ev ie w s .     2 .3 .   E f f icient   F ea t ure  E x t ra ct io n a nd   Cla s s if ica t io n ( E F E C)   Alg o rit h m   T o   d is co v er in g   t h v ar io u s   p r o d u ct  f ea t u r es,  E FE C   al g o r ith m   i s   u tili ze d   to   en h a n ce   f ea t u r ex tr ac tio n   a n d   clas s i f icatio n   o f   p o s itiv a n d   n eg at iv o p in io n s .   I n   th f r a m e w o r k ,   p r o d u ct  s et  i s   s e o f   w o r d s   o r   p h r ase  th a o cc u r s   to g eth er .   T h m e t h o d   p r ed icts   f ea t u r es  t h at  ap p ea r   o n   lo o f   o p in io n s   h a v e   m o r p o s s ib il it y   to   b r elate d ,   an d   co n s eq u e n tl y ,   m o r lik e l y   to   b r ea p r o d u ct  f ea tu r e.   T h class if icat io n   alg o r ith m   is   u tili ze d   to   f i n d   th a m o u n o f   p o s iti v e,   n e g ati v o r   n eu tr al  o p in io n   w o r d s   i n   p r o d u ct  r ev ie w s   u tili zi n g   o p in io n   w o r d s .   Op in io n   w o r d s   ar e n co d ed   b ig   s it u atio n   li k e x ce lle n t,  g o o d   h av e   p o s iti v e   o p in io n ,   w h ile  o p in io n   w o r d s   th at  s tan d   f o r   u n w an ted   s tat es  lik p o o r ,   b ad ,   d is ap p o in tin g   h a v n e g ati v e   o p in io n .   T h w o r d   in c lu d es  o p in io n   w o r d s   ar tak e n   as  o p in io n   s en te n ce .   I ll u s tr atio n s   o f   p o s itiv e   o p in io n   w o r d s   ar ex ce llen a n d   g o o d ,   an d   th n eg ati v o p in io n   w o r d s   ar lik p o o r ,   b ad   an d   s o   o n .   T o   r ec o g n ize  th e   a m o u n o f   p o s it iv e,   n e g ati v o r   n eu tr al   p r o d u ct  o p in io n s   o f   e v er y   ex tr ac ted   p r o d u ct  f ea t u r e.   T h ese  o p in io n   w o r d s   ar ex tr ac ted   u til izin g   E f f icien t Fea t u r E x tr ac tio n   a n d   C lass if ica tio n   ( E FEC).   An   E f f icie n Feat u r E x tr ac ti o n   an d   C las s i f icatio n   i s   class i f icatio n   alg o r ith m   u tili ze d   f o r   tex t   class i f icatio n .   T h p r o d u ct  r ev ie w   te x t   to   b ca teg o r ized   is   ch a n g ed   i n to   w o r d .   E FEC   b u ild s   a   h y p er   p lan e   u tili zi n g   t h ese  w o r d s   w h ic h   d i v id es  d ata  il lu s tr atio n s   o f   o n class   f r o m   a n o t h er .   T h u n iq u f ea t u r o f   E FEC   is   t h at  it  ca n   s t u d y .   Sti ll,  it  g i v es   lar g e   d ata.   I e f f o r t s   g lo w i n g   f o r   tex t   clas s i f icatio n   s in ce   it  ca n   h a n d le  h u g e   f ea t u r es.  I m p r o v e m e n o f   E F E C   is   r o b u s t   w h e n   th er is   a   s m all  s et  o f   il lu s tr atio n s   all o ca ted   o v er   h u g e   r eg io n .   I h as  p r o v id ed   r eliab le  o u tco m e s   in   t h r esear ch   in   o p in io n   m i n i n g .   A   p r o d u ct  r ev ie w   d ata   ca te g o r izatio n   is   t w o - s tag p r o ce d u r e.   I n   th f ir s s tag e,   a   ca teg o r izatio n   al g o r ith m   co n s tr u cts  t h clas s i f ier   b y   " lear n in g   f r o m "   tr ain i n g   s et  m ad u p   o f   o u r   co r p u s   an d   th eir   co r r elate d   clas s   lab els.  I n   t h s ec o n d   s ta g e,   th m o d el  is   u s ed   f o r   ca teg o r i za ti o n .   A   d if f er en s et  ca lled   test   s et  is   u til ized   to   esti m ate  t h ex ac t n es s   o f   th co n s tr u cted   m o d el.           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 10 ,   No .   2 May   201 8   :   5 8 7     5 9 5   592   I np ut:   Lo a d   th in p u t D a ta s et  DB   ( C u s to me r   R ev iew   Da ta s e ts )   Outp ut:    V is u a liz th Ta b u la r   R esu lt   TR  w ith   Qu a lity   o I n fo r ma tio n   ( A cc u r a cy ,   P r ec is i o n ,   R ec a ll   a n d   F - me a s u r e)   B eg in:   User   a u th en tica tio n   p r o ce s s   P u r ch a s a n p r o d u ct   P o s t th feed b a ck   o n   p r o d u ct  r ev iew s   S to r ce n tr a liz ed   d a ta b a s e   A p p ly  E F E C   a lg o r ith m   C o llectio n   o f o p in io n   w o r d   in   co n ta in er o f k ey w o r d s   E xtra ct  th fea tu r es   I f fe a tu r is   p o s itive   To   p r ed ict  p o s itive  fea tu r es   E ls e   To   p r ed ict  n eg a tive  fea tu r es   E n d   I f   C o mp a r o p in io n s   fr o fea tu r d a ta s et  a n d   r ev iew s   I f n eg a tive  w o r d   a p p ea r s   in   fe a tu r e   N eg a tive  o p in io n   w o r d   is   p r ed icted   E ls   P o s itive  o p in io n   w o r d   is   p r ed i cted   E n d   I f   P r ed ict  p o s itive  a n d   n e g a tive  o p in io n s   R etri ev r esu lt a n d   d a ta   visu a l iz a tio n   C a lcu la te  a cc u r a cy ,   p r ec is io n ,   r ec a ll a n d   F - me a s u r e   E nd .       3.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S   3 .1 .   P r o g ra mm ing   Set up     T o   co m p ar in g ,   t h p r o p o s ed   s y s te m   w it h   ex is tin g   m e th o d o lo g ies,  th d ep lo y m en p r o ce d u r is   p er f o r m ed   o n   s y s te m   a m o n g   I n tel  C o r i7   7 6 0 0   p r o ce s s o r ,   8 GB   m e m o r y ,   alo n g   w i th   W in d o w   7   s y s te m .   Her e,   th m e th o d   i m p le m e n te d   in   J A V u s i n g   Ne tB ea n s   8 . 0   w it h   A p ac h e   T o m ca 8 . 0 . 3   an d   MY SQ L   5 . 5   Data b ase.   T h P r o p o s ed   alg o r ith m   is   ca lcu lated   w it h   n u m er o u s   k in d s   o f   o p in io n   d atas et  to   esti m ate  th e   ef f ec tiv e n e s s   o f   p r o p o s ed   s y s t e m s .       3 .2 .   Da t a s et   T h p r o p o s ed   m eth o d o lo g y   u tili ze d   C u s to m er   R e v ie w   D atasets   ( C R D)   w h ich   i n cl u d e s   r ev ie w s   ab o u p r o d u ct  ef f icien tl y .   p r o d u ct  r ev ie w   i s   p er s o n al  tex in cl u d i n g   s eq u e n ce   o f   w o r d s   d ef in i n g   o p in io n s   o f   r ev ie w er   co n s id er in g   p ar ticu lar   p r o d u ct.   Pro d u ct  r ev ie w   te x m a y   i n cl u d co m p lete  s en te n ce s ,   litt le  r e m ar k s ,   o r   b o th .   P r o d u ct  r e v ie w s   ar g at h er ed   f r o m   w eb s ite s   li k e   w ww . a m az o n . co m ,   www . ep i n io n s . co m   a n d   www. cn et. co m .   E v er y   p r o d u ct  r ev i e w   i n   w eb s i tes  i s   allo tted   w it h   d if f er en r atin g   lik 0 - 5   s tar s ,   a   p r o d u ct  r ev ie w   d ate,   r e v ie w er   n a m a n d   lo ca tio n ,   m a n u f ac t u r ed   p r o d u cts   n a m e,   an d   t h e   p r o d u ct  r ev ie w   co n te n t.     3 .3 .   P er f o r m a nce  E v a lua t io M a t rix   T h p r o p o s ed   m eth o d o lo g y   d i s co v er s   t h esti m atio n   m etr ic s   n a m el y   ac c u r ac y ,   p r ec is io n ,   r ec all  an d   F - m ea s u r to   co m p u te  e f f ec t iv en e s s   o f   t h p r o p o s ed   m et h o d   an d   o v er co m t h p r ev i o u s   m ec h a n i s m s   i n   o p in io n   m in in g .   I n   t h m et h o d o lo g y   e n h a n ce s   f ea t u r ex tr ac t io n   an d   o p in io n   clas s i f icatio n .   T h m e th o d o lo g y   ca lcu late s   th ac cu r ac y ,   p r ec is io n ,   r ec all  an d   F - m ea s u r e.   T h f o llo w i n g   ev a lu at io n   p ar am eter s   ar ex p lain ed   b elo w   in   d etail s .     3 . 3 . 1 .   A cc ura cy   A cc u r ac y   i s   d ef i n ed   as  th s u m   o f   th tr u p r ed ictio n s   s u ch   a s   d iv id ed   b y   th to tal  n u m b er   o f   p r ed ictio n s .   T r u p o s itiv es   an d   tr u n e g ati v e s   ar d escr ib ed   as  t h n u m b er   o f   p r o d u cts  co r r ec tly   esti m ated   a s   p o s itiv an d   n e g ati v e.   Fals p o s itiv e s   an d   f al s n e g ati v es  ar d ef in ed   as  th n u m b er   o f   p r o d u cts  in co r r ec tl y   co m p u ted   as p o s iti v an d   n e g a tiv e.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       To   I mp r o ve   F ea tu r E xtra ctio n   a n d   Op in io n   C la s s ifica tio n ...   ( P a la iya h   S o la in a y a g i )   593     =     +           +      +      +             3 . 3 . 2 .   P re cisi o n   P r ec is io n   is   d escr ib ed   as  th r atio   o f   p r o d u cts  is   co r r ec tly   p r ed icted   p o s itiv e s   d iv id ed   b y   to ta l   p r o d u cts ar co r r ec tly   an d   in c o r r ec tly   p r ed icted   p o s itiv es.        =         +          3 . 3 . 3 .   Rec a ll   T h r ec all  is   d ef i n ed   as   t h r atio   o f   p r o d u cts  co r r ec tl y   p r ed i cted   as  p o s iti v es  d i v id ed   b y   t h s u m   o f   p r o d u cts is   co r r ec tly   p r ed icted   as p o s itiv es a n d   s e n ten ce s   ar in co r r ec tl y   p r ed icted   as n eg at iv es.      =          +           3 . 3 . 4 .   F - m ea s ure   F - m ea s u r i s   d escr ib ed   as   th w eig h ted   h ar m o n ic  m ea n   o f   p r ec is io n   a n d   r ec all.   T h F 1   m ea s u r e   co m m u n icate s   t h b alan ce   b et w ee n   th p r ec is io n   an d   t h r ec all.      = 2 Pr e c ision R e c a l l Pr e c isio n + R e c a l l       T ab le  1 .   C o m p ar is o n   o f   A cc u r ac y ,   P r ec is io n ,   R ec all,   an d   F - m ea s u r e   A l g o r i t h m   A c c u r a c y   P r e c i si o n   R e c a l l   F - m e a su r e   N a ï v e   B a y e s   7 4 . 7 6   7 9 . 5 4   7 5 . 8 6   7 3 . 7 5   S V M   8 2 . 8 5   8 4 . 4 5   8 2 . 1 3   8 2 . 3 8   ME   7 9 . 0 4   8 1 . 7 5   7 9 . 9 9   7 8 . 5 9   EF ES+J4 8   9 7 . 9 0   9 8 . 1 5   9 7 . 7 2   9 7 . 4 5         T ab le  1   d em o n s tr ates  t h A cc u r ac y ,   P r ec is io n ,   R ec a ll  an d   F - m ea s u r f o r   in p u asp ec ts   w it h   ex i s ti n g   m et h o d o lo g ies.  T ab le   1   s h o w s   th av er ag v a lu o f   all  esti m atio n   asp ec t s   w i th   i n p u asp ec ts .   T h p r o p o s ed   s y s te m   i s   esti m ated   w it h   f o ll o w i n g   e x is t in g   clas s i f ier s   n a m el y Naïv B a y e s   [ 2 1 ] ,   Su p p o r Vec to r   Ma ch in e   ( SVM)   [ 2 1 ]   an d   Ma x i m u m   E n tr o p y   [ 2 1 ]   class i f ier s .   A cc o r d in g   to   T ab le1 ,   it  n o ticed   th at   E FEC  al g o r ith m   h as   th b est s co r o n   ev er y   s p ec if y   asp ec ts   f o r   class i f icatio n .                 Fig u r 2 .   C o m p ar is o n   o f   A cc u r ac y   w i th     Var io u s   A l g o r ith m s   Fig u r 3 .   C o m p ar is o n   o f   P r ec i s io n   w it h   Var io u s   A l g o r ith m s         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l 10 ,   No .   2 May   201 8   :   5 8 7     5 9 5   594                 Fig u r 4 .   C o m p ar is o n   o f   R ec a ll  w i th   Var io u s   A l g o r ith m s     Fig u r 5 .   C o m p ar is o n   o f   F - m e asu r w it h   Var io u s   A l g o r ith m s       A cc o r d in g   to   Fi g u r 2   to   5   es ti m atio n s ,   it  o b s er v ed   th at   t h e   p r o p o s ed   tech n iq u e   is   ev al u a ted   b ased   o n   ac cu r ac y ,   p r ec is io n ,   r ec all ,   an d   F - m ea s u r e.   P r o p o s ed   E FEC  i s   es ti m ated   w it h   Naï v e   B a y es  ( NB )   [ 2 1 ] ,   Su p p o r Vec to r   Ma ch in ( S V M)   [ 2 1 ]   an d   Ma x i m u m   E n tr o p y   ( ME )   [ 2 1 ]   m eth o d o lo g ies  b eh alf   o f   ac cu r ac y ,   p r ec is io n ,   r ec all  a n d   F - m ea s u r e.   SVM  is   th e   clo s es c h alle n g er .   I e n h an ce s   t h cla s s i f i ca tio n   p r o b le m   o f   p r o d u ct  r ev ie w s .   Ho w ev er ,   S VM   is   p r o v id ed   w it h   th le s s   ac cu r ac y .   A n   E FE C   s tr ateg y   e n h a n ce s   t h f ea t u r ex tr ac tio n   a n d   c lass if icatio n   ac cu r ac y   1 5 . 0 5 %,  p r ec is io n   1 3 . 7 %,  r ec all  1 5 . 5 9 an d   F - m ea s u r 1 5 . 0 7 %.   L ast l y ,   t h p ap er   d ec lar es th p r o p o s ed   E FEC alg o r ith m   is   b est in   all  s ev er al  asp ec t s ) .       4.   CO NCLU SI O N   I n   C o n c lu s io n   o f   th p ap er ,   p r o p o s ed   tech n iq u ex tr ac f e atu r es  i n   p r o d u ct  r ev ie w s .   T h e   n o u n s   a n d   n o u n   p h r a s es  ar e x tr ac ted   f r o m   ev er y   p r o d u ct  r ev ie w .   An   E f f icien Feat u r E x tr ac tio n   a n d   C la s s i f icat io n   ( E FEC)  m et h o d o lo g y   is   u tili z ed   to   f in d   all  v ar io u s   f ea t u r es  f o r   th p r o v id ed   p r o d u ct  r ev ie w .   E f f ic ien Featu r e   E x tr ac tio n   a n d   C las s if icatio n   ( E FEC)  m eth o d   is   u tili ze d   t o   r ec o g n ize  w h et h er   th s e n t en ce   is   p o s iti v o r   n eg at iv o p i n io n   a n d   also   r ec o g n ize  t h a m o u n o f   p o s iti v e   an d   n e g ati v o p in io n   o f   e v er y   ex tr ac ted   f ea t u r e.   T h am o u n o f   p o s iti v an d   n eg ati v o p in io n s   in   p r o d u ct   r ev ie w   is   ca lc u lated .   An   o p in io n   w o r d   p r o v id es  th clas s i f icatio n   ac c u r ac y .   An   E FEC  s tr ateg y   en h a n ce s   t h f ea tu r e x tr ac tio n   a n d   class if icatio n   ac cu r ac y   1 5 . 0 5 %,  p r ec is io n   1 3 . 7 %,  r ec all  1 5 . 5 9 an d   F - m ea s u r 1 5 . 0 7 %.  Fin all y ,   t h p ap er   d e clar es  th p r o p o s ed   E FEC alg o r it h m   is   b est i n   all  s ev er al  asp ec ts .   I n   f u t u r e,   t h p ap er   ca n   b e x ten d ed   to   ex tr ac t   th e   tr u s t w o r t h y   u s er   o p in io n   to   i m p r o v t h p r o d u ct   q u alit y   a n d   u s er   in ter ac tio n   b e h al f   o f   p r o d u ct  f r o m   p r io r   u s er   e x p er ien ce   in   Had o o p   E n v ir o n m e n t.       RE F E R E NC E S   [1 ]   A h m e d ,   S . ,   Da n ti ,   A . ,   n o v e a p p r o a c h   fo S e n ti me n ta A n a lys is  a n d   Op i n i o n   M in i n g   b a se d   o n   S e n ti W o rd Ne t   u sin g   we b   d a ta ”,   In   T re n d i n   A u to m a ti o n ,   Co m m u n ica ti o n a n d   Co m p u ti n g   T e c h n o lo g y   (I - TA C T - 1 5 ),   2 0 1 5   In tern a ti o n a C o n f e re n c e ,   v o l. 1 ,   p p . 1 - 5 2 0 1 5 .   [2 ]   A l f rjan i,   R. ,   Os m a n ,   T . ,   Co sm a ,   G . ,   n e a p p ro a c h   t o   o n t o l o g y - b a se d   se ma n ti c   m o d e ll i n g   fo r   o p in io n   mi n in g ”,   In   Co m p u ter  M o d e ll i n g   a n d   S i m u latio n   (UK S im ),   2 0 1 6   UK S i m - A M S S   1 8 th   I n tern a ti o n a C o n f e re n c e ,   2 0 1 6 ,     p p .   2 6 7 - 2 7 2 .   [3 ]   Ku m a ri,   N.,   S in g h ,   S .   N . ,   S e n t ime n a n a lys is  o n   E - c o mm e rc e   a p p li c a ti o n   b y   u sin g   o p i n io n   mi n i n g .   I n   Cl o u d   S y st e m   a n d   Big   Da ta E n g in e e rin g   (Co n f lu e n c e ),   2 0 1 6   6 th   In ter n a ti o n a C o n f e re n c e ,   2 0 1 6 p p . 3 2 0 - 3 2 5 .   [4 ]   Dh a n a lak sh m i,   V . ,   Bin o ,   D.,   S a ra v a n a n ,   A .   M . ,   Op in i o n   min i n g   fro stu d e n fee d b a c k   d a t a   u s in g   su p e rv ise d   lea rn in g   a lg o rith ms ,   I n   Big   D a ta  a n d   S m a rt  Cit y   (ICBDSC),   2 0 1 6   3 rd   M EC  In ter n a ti o n a Co n f e re n c e ,   2016   p p .   1 - 5.   [5 ]   Ba lah a d ia,  F .   F . ,   F e r n a n d o ,   M .   C.   G . ,   Ju a n a tas ,   I.   C. ,   T e a c h e r ' p e rf o r m a n c e   e v a lu a ti o n   to o u sin g   o p in i o n   m in in g   w it h   se n ti m e n a n a l y sis ”,   In   Reg io n   1 0   S y mp o siu m ( T ENS Y M P) p p .   95 - 98 2 0 1 6 .   [6 ]   S o lai  A n a n t h ,   S .   S . ,   C h a n d u ,   P .   M .   S .   S . ,   S c h o lar,  P .   G . ,   L iv e   Tw it ter  Kn o w led g e   a a   Co rp u f o S e n ti m e n A n a l y si s a n d   Op i n io n   M in i n g ”,   In ter n a ti o n a J o u rn a o E n g in e e rin g   S c ien c e v o l. 7 ,   n o . 1 ,   p p .   4 0 5 5 - 4 0 5 8 2 0 1 7 .   [7 ]   De sh m u k h ,   J.  S . ,   T rip a t h y ,   A .   K. .,   A n   e n tro p y - b a se d   c las sif i e f o c ro ss - d o m a in   o p in i o n   m in in g ”,   A p p l ied   Co m p u ti n g   a n d   I n f o rm a ti c s v o l.   14 ,   p p .   55 - 64 2 0 1 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       To   I mp r o ve   F ea tu r E xtra ctio n   a n d   Op in io n   C la s s ifica tio n ...   ( P a la iya h   S o la in a y a g i )   595   [8 ]   M a rre se - T a y lo r,   E.,   M a tsu o ,   Y. ,   Re p li c a ti o n   issu e in   sy n tax - b a s e d   a sp e c e x trac ti o n   f o o p in i o n   m in in g ”,   a rX iv   p re p rin a rXiv :1 7 0 1 . 0 1 5 6 5 ,   p p .   1 - 10 ,   2 0 1 7 .   [9 ]   L i,   J.,   Ho v y ,   E. ,   Re f le c ti o n o n   se n ti m e n t/ o p in i o n   a n a ly sis ”,   In   Pra c ti c a Gu id e   t o   S e n ti me n An a lys is,  S p ri n g e r   In ter n a t io n a Pu b li sh i n g ,   p p .   41 - 59 2 0 1 7 .   [1 0 ]   Ch a n d re ,   P .   R. ,   Ra j,   R.   R.   H. ,   Ne Av e n u e in   o p in i o n   m in in g Co n si d e rin g   Du a S e n ti m e n A n a l y sis ”,   In ter n a t io n a J o u rn a o S c ien ti fi c   Res e a rc h   a n d   E d u c a ti o n v o l.   5 ,   n o . 3 ,   p p .   6 2 6 6 -   6 2 7 3 2 0 1 7 .   [1 1 ]   Ku m a r,   K.  R. ,   S a n to sh ,   D.  T . ,   V a rd h a n ,   B.   V . ,   Ex trac ti n g   Op in i o n   T a rg e ts  f ro m   P ro d u c Re v ie w u sin g   Co m p re h e n siv e   F e a tu re   Ex trac ti o n   M o d e i n   Op i n io n   M i n i n g ”,   In d ia n   J o u r n a l   o S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   v o l. 10 n o .   21 ,   p p . 1 - 6 2 0 1 7 .   [1 2 ]   Ja in ,   A . ,   Ja in ,   M . ,   L o c a ti o n - b a se d   Tw it ter  Op in io n   M i n in g   u si n g   Co m m o n - S e n se   In f o r m a ti o n ”,   Glo b a J o u r n a o f   En ter p rise   In f o rm a ti o n   S y ste m,   v o l.   9 ,   n o . 2 ,   p p .   28 - 32 2 0 1 7 .   [1 3 ]   A r y a ,   P . ,   m it   Bh a g a t,   A . ,   M AN IT ,   B. ,   De e p   S u rv e y   o n   S e n ti m e n A n a l y sis  a n d   Op in i o n   M in in g   o n   S o c ia l   Ne tw o rk in g   S it e s,   E - Co m m e rc e   W e b site ”, In ter n a ti o n a J o u rn a l   o E n g i n e e rin g   S c ien c e ,   v o l.   7 ,   n o . 3 ,   p p .   4 7 9 6 - 4 8 1 0 2 0 1 7 .   [1 4 ]   M a n d a l,   S . ,   G u p ta,  S . ,   n o v e d ictio n a ry - b a se d   c la ss if ica ti o n   a lg o rith fo o p in i o n   min in g ”,   In   Re se a rc h   in   Co m p u tatio n a In tell ig e n c e   a n d   Co m m u n ica ti o n   Ne tw o rk s   (ICR CICN),  2 0 1 6   S e c o n d   In tern a ti o n a l   Co n f e re n c e ,   2 0 1 6 p p .   1 7 5 - 1 8 0 .   [1 5 ]   M a n e ,   S .   B. ,   A ss a r,   K.,   S a w a n t,   P . ,   S h i n d e ,   M . ,   P ro d u c t   Ra ti n g   u sin g   Op i n i o n   M in in g ”,   I n ter n a t i o n a Jo u rn a l   o f   Co mp u ter   E n g in e e rin g   In   Res e a rc h   T re n d s v o l.   4 ,   n o .   5 ,   p p . 1 6 1 - 1 6 8 2 0 1 7 .   [1 6 ]   P a tel,   S . ,   N o lan ,   B. ,   H o fm a n n ,   M . ,   Ow e n d e ,   P . ,   P a tel,   K. ,   S e n ti m e n A n a l y sis:  Co m p a ra ti v e   A n a l y sis  o f   M u lt il in g u a S e n ti m e n a n d   Op i n io n   Clas sif ica ti o n   Tec h n iq u e s ”,   W o rld   Aca d e my   o S c ien c e ,   En g i n e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o C o mp u ter ,   El e c trica l,   Au t o m a ti o n ,   C o n tr o a n d   In f o rm a ti o n   E n g i n e e rin g ,   v o l.   11 ,   n o .   6 ,   p p .   5 6 5 - 5 7 1 2 0 1 7 .   [1 7 ]   W u ,   B . ,   Zh o u ,   X . ,   Jin ,   Q.,   L in ,   F . ,   L e u n g ,   H. ,   A n a l y z in g   so c ia ro les   b a se d   o n   a   h iera rc h ica m o d e a n d   d a ta   m in in g   f o c o ll e c ti v e   d e c isio n - m a k in g   su p p o rt ”,   IEE S y ste ms   J o u r n a l p p .   1 - 10 2 0 1 5 .   [1 8 ]   Ku m a r,   A . ,   Ca m p u s,  C.   E.   G . ,   M u ru g a p p a n ,   A . ,   A   M u lt i - As p e c Ba se d   Op in io n   M in i n g   S y ste m   f o Op e n   a n d   Dista n c e   Ed u c a t io n   Us in g   On li n e   Re v ie ws ”,   T h e   On li n e   J o u rn a l   o Dista n c e   Ed u c a ti o n   a n d   e - L e a rn in g v o l.   5 ,   no. 1 ,   p p .   1 - 11 2 0 1 7 .   [1 9 ]   Clav e l,   C. ,   Ca ll e jas ,   Z. ,   S e n ti m e n a n a ly sis:  f ro m   o p in io n   m in in g   to   h u m a n - a g e n in tera c ti o n ”,   IEE T ra n sa c t io n s   o n   a ff e c ti v e   c o mp u ti n g v o l .   7 ,   n o .   1 ,   p p .   74 - 93 2 0 1 6 .   [2 0 ]   P h a m ,   D.  H.,   L e ,   A .   C. ,   Ne u ra Ne tw o rk   b a se d   M o d e f o De ter m in in g   Ov e r a ll   A sp e c W e ig h ts  in   Op in i o n   M in i n g   a n d   S e n ti m e n A n a l y sis ”,   In d i a n   J o u rn a o S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l.   9 ,   n o .   18 ,   p p .   1 - 6 2 0 1 6 .   [2 1 ]   P u jari,   C . ,   S h e tt y ,   N.  P . ,   Co m p a riso n   o f   Clas sif ica ti o n   T e c h n iq u e f o F e a tu re - Orie n ted   S e n ti m e n A n a l y sis  o P r o d u c Re v iew   Da t a ”,   In   Da ta   E n g i n e e rin g   a n d   I n telli g e n Co m p u ti n g .   S p rin g e r,  S i n g a p o re ,   p p .   1 4 9 - 1 5 8 2 0 1 8 .   [2 2 ]   P ra k a sh ,   G . ,   S a u ra v ,   N.,   K e th u ,   V .   R. ,   A n   Eff e c ti v e   Un d e sire d   Co n ten F il tratio n   a n d   P re d ictio n F ra m e w o rk   in   On li n e   S o c ial  Ne tw o rk ”,   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o f   Ad v a n c e i n   S i g n a a n d   Im a g e   S c ien c e s,   v o l.   2 ,   n o .   2 ,     p p .   1 - 8 2 0 1 6 .   [2 3 ]   Ola n re wa ju ,   R.   F . ,   A z m a n ,   A .   W . ,   In telli g e n C o o p e ra ti v e   A d a p ti v e   W e ig h Ra n k in g   P o li c y   v ia  d y n a m ic  a g in g   b a se d   o n   NB  a n d   J4 8   c las sif iers ”,   In d o n e sia n   J o u rn a l   o f   El e c trica En g i n e e rin g   a n d   In f o rm a ti c ( IJ EE I) ,   v o l.   5 ,   n o .   4 ,   p p .   3 5 7 - 3 6 5 ,   2 0 1 7 .   [2 4 ]   S u lt h a n a ,   R. ,   Ra m a s a m y ,   S . ,   Co n tex Ba se d   Clas sif ica ti o n   o f   Re v ie w Us in g   A ss o c iatio n   Ru le  M in i n g ,   F u z z y   L o g ics   a n d   On to l o g y ”,   Bu ll e ti n   o f   El e c trica En g i n e e rin g   a n d   In fo r ma ti c s ( BE EI) ,   v o l.   6 ,   n o . 3 ,   p p .   250 - 2 5 5 2 0 1 7 .   [2 5 ]   Ra o ,   R.   R . ,   M a k k it h a y a ,   K. ,   L e a rn in g   f ro m   a   Clas I m b a lan c e d   P u b l ic  He a lt h   Da tas e t:   a   Co st - b a se d   Co m p a riso n   o f   Clas si f ier   P e rf o r m a n c e ,   In ter n a ti o n a l   J o u r n a o El e c trica a n d   Co mp u ter   En g i n e e rin g ( IJ ECE ) v o l.   7 ,   n o 4 ,     p p .   2 2 1 5 - 2 2 2 2 ,   2 0 1 7 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.