การวิเคราะห์ข้อมูลสะท้อนกลับด้านธุรกิจโรงแรม ผ่านบทวิจารณ์ออนไลน์ โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึก
วิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต (วิทยาการข้อมูล), 2565
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | Theses and Dissertations |
| Language: | Thai |
| Published: |
มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์
2023
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2016/18074 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Institution: | Prince of Songkhla University |
| Language: | Thai |
| id |
th-psu.2016-18074 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
th-psu.2016-180742023-04-21T08:09:40Z การวิเคราะห์ข้อมูลสะท้อนกลับด้านธุรกิจโรงแรม ผ่านบทวิจารณ์ออนไลน์ โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึก Analysis of Feedback on Hotel Business via Online Reviews using Sentiment Analysis Techniques ณรงค์ฤทธิ์ บุญสมาน กิตย์ศิริ ช่อเจี้ยง College of Digital Science โครงการจัดตั้งวิทยาลัยวิทยาศาสตร์ดิจิทัล sentiment analysis Association rule วิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต (วิทยาการข้อมูล), 2565 The purpose of this research was to analyze the relationship between tourists' behavior and the sentiment analysis of online reviews, including categorizing reviews and words. The information is collected from the Agoda website, selecting only hotel information in 3 provinces that are popular for tourism and participating in the project “Rao tiew duay kun” including Phuket, Krabi, Phang Nga. There are 246,532 reviews. The analysis process is divided into 2 main processes. The first, process was conducted using Association rule. The second, process is conducting the sentiment analysis from online reviews. The first process aims to find the tourists' behavior and to compare with the Thai tourists behavior who participating in the project “Rao tiew duay kun”. There are two steps. The first step is to analyze the hotel stay behavior of tourists in many perspectives. They were compared using the Apriori and FP-Growth algorithms. The second step is a comparative analysis of the behavior of Thai tourists before the COVID-19 situation and during the COVID-19 situation. Both algorithms produce a total of 295 correlation rules. However, the execution time of FP-Growth, is 4.79 times faster than that of Apriori algorithm. In terms of sentiment analysis from online reviews, sentiment analysis was performed and the results were categorized (Topic Modeling) and display the results in Dashboard format. งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์หาความสัมพันธ์พฤติกรรมของนักท่องเที่ยวและการวิเคราะห์ความรู้สึกจากบทวิจารณ์ออนไลน์รวมไปถึงจัดหมวดหมู่บทวิจารณ์และคำศัพท์ต่าง ๆ โดยข้อมูลได้รวบรวมจากเว็บไซต์ Agoda โดยคัดเลือกเฉพาะข้อมูลโรงแรมใน 3 จังหวัด ที่เป็นที่นิยมในการท่องเที่ยวและเข้าร่วมโครงการ “เราเที่ยวด้วยกัน” ได้แก่ จังหวัดภูเก็ต กระบี่ พังงา จำนวนของบทวิจารณ์ทั้งหมด 246,532 บทวิจารณ์ ในกระบวนการวิเคราะห์ทำการแบ่งเป็น 2 กระบวนการหลัก โดยกระบวนการแรกทำการวิเคราะห์โดยใช้ การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ (Association rule) กระบวนการที่สองเป็นการวิเคราะห์ความรู้สึกจากบทวิจารณ์ออนไลน์ โดยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์มีวัตถุประสงค์ เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของนักท่องเที่ยวและเพื่อเปรียบเทียบพฤติกรรมของนักท่องเที่ยวชาวไทยในกรณีเข้าร่วมโครงการ “เราเที่ยวด้วยกัน” โดยทำการวิเคราะห์ 2 ข้อ ได้แก่ ข้อแรกเป็นการวิเคราะห์เพื่อดูพฤติกรรมการเข้าพักโรงแรมของนักท่องเที่ยวในหลายมิติ ซึ่งจะมีการเปรียบเทียบโดยใช้อัลกอริทึม Apriori และ FP-Growth ข้อที่สองเป็นการวิเคราะห์เปรียบเทียบพฤติกรรมนักท่องเที่ยวชาวไทยก่อนเกิดสถานการณ์ COVID-19 และ ขณะเกิดสถานการณ์ COVID-19 โดยทั้งสองขั้นตอนผลลัพธ์กฎความสัมพันธ์จำนวนเท่ากันคือ 295 กฎ แต่ระยะเวลาการประมวลผลของ FP-Growth เร็วกว่าระยะเวลาในการประมวลผลของ Apriori algorithm ถึง 4.79 เท่า ในส่วนของการวิเคราะห์ความรู้สึกจากบทวิจารณ์ออนไลน์ ทำการวิเคราะห์ด้วย การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) จากนั้นนำผลลัพธ์ที่ได้มาจัดหมวดหมู่ แบบจำลองหัวข้อ (Topic Modelling) และนำผลลัพธ์ที่ได้ไปแสดงในรูปแบบ Dashboard 2023-04-21T08:09:27Z 2023-04-21T08:09:27Z 2022 Thesis http://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2016/18074 th Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Thailand http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/th/ application/pdf มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ |
| institution |
Prince of Songkhla University |
| building |
Khunying Long Athakravi Sunthorn Learning Resources Center |
| continent |
Asia |
| country |
Thailand Thailand |
| content_provider |
Khunying Long Athakravi Sunthorn Learning Resources Center |
| collection |
PSU Knowledge Bank |
| language |
Thai |
| topic |
sentiment analysis Association rule |
| spellingShingle |
sentiment analysis Association rule ณรงค์ฤทธิ์ บุญสมาน การวิเคราะห์ข้อมูลสะท้อนกลับด้านธุรกิจโรงแรม ผ่านบทวิจารณ์ออนไลน์ โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึก |
| description |
วิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต (วิทยาการข้อมูล), 2565 |
| author2 |
กิตย์ศิริ ช่อเจี้ยง |
| author_facet |
กิตย์ศิริ ช่อเจี้ยง ณรงค์ฤทธิ์ บุญสมาน |
| format |
Theses and Dissertations |
| author |
ณรงค์ฤทธิ์ บุญสมาน |
| author_sort |
ณรงค์ฤทธิ์ บุญสมาน |
| title |
การวิเคราะห์ข้อมูลสะท้อนกลับด้านธุรกิจโรงแรม ผ่านบทวิจารณ์ออนไลน์ โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึก |
| title_short |
การวิเคราะห์ข้อมูลสะท้อนกลับด้านธุรกิจโรงแรม ผ่านบทวิจารณ์ออนไลน์ โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึก |
| title_full |
การวิเคราะห์ข้อมูลสะท้อนกลับด้านธุรกิจโรงแรม ผ่านบทวิจารณ์ออนไลน์ โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึก |
| title_fullStr |
การวิเคราะห์ข้อมูลสะท้อนกลับด้านธุรกิจโรงแรม ผ่านบทวิจารณ์ออนไลน์ โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึก |
| title_full_unstemmed |
การวิเคราะห์ข้อมูลสะท้อนกลับด้านธุรกิจโรงแรม ผ่านบทวิจารณ์ออนไลน์ โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึก |
| title_sort |
การวิเคราะห์ข้อมูลสะท้อนกลับด้านธุรกิจโรงแรม ผ่านบทวิจารณ์ออนไลน์ โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึก |
| publisher |
มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ |
| publishDate |
2023 |
| url |
http://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2016/18074 |
| _version_ |
1764209937728143360 |