تطبيق نماذج التعلم العميق على بيانات تويتر للكشف عن جودة خدمة المطار
| العنوان | تطبيق نماذج التعلم العميق على بيانات تويتر للكشف عن جودة خدمة المطار |
|---|---|
| المؤلف | بركات، هدى محمد محمد، ينيرتزي، ر.، مارتن دومينغو، لويس |
| تاريخ النشر: | 2021-03 |
| مكان النشر | - إلسفير |
| الموضوع | جودة خدمة المطار، ASQ، التعلم العميق، تحليل المشاعر، تويتر |
| النوع | دورية |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 0969-6997 |
| رقم السجل | 559b489f-c097-4df8-ad4d-b0b0a9c6896f |
| موقع المكتبة | إدارة الطيران |
| التاريخ | 2021-03 |
| نص عينة | يعد قياس جودة خدمة المطار (ASQ) عملية مهمة لتحديد أوجه النقص واقتراح التحسينات التي توجه قرارات الإدارة. يقدم هذا البحث إطارًا عامًا لقياس ASQ باستخدام تغريدات الركاب حول المطارات. يأخذ الإطار المقترح في الاعتبار التغريدات بأي لغة، وليس باللغة الإنجليزية فقط، لدعم تقييم ASQ في البلدان غير الناطقة باللغة الإنجليزية حيث يتواصل المسافرون مع لغات أخرى. وبناء على ذلك، يستخدم هذا العمل مجموعة بيانات كبيرة تتضمن تغريدات باللغتين (الإنجليزية والعربية) ومن أربعة مطارات. بالإضافة إلى ذلك، لاستخراج تقييمات الركاب من التغريدات، يطبق إطار عملنا نموذجين مختلفين للتعلم العميق (CNN وLSTM) ويقارن نتائجهما. تم تدريب النموذجين بالبيانات العامة والبيانات من مجال الطيران من أجل توضيح تأثير نوع البيانات على أداء النموذج. تظهر النتائج أنه يتم تحقيق أداء أفضل باستخدام نموذج LSTM عند تدريبه باستخدام بيانات محددة للمجال. هذه الدراسة لها آثار واضحة على الباحثين ومديري المطارات الذين يهدفون إلى استخدام طرق بديلة لقياس ASQ. |
| DOI | 10.1016/j.jairtraman.2020.102003 |
| Cilt | 91 |
