Résumé:
Connaitre l’opinion ou l’avis des autres personnes sur des produits ou des services a
toujours été un élément d’information important durant le processus de décision
. Les gens
s’intéressent énormément aux avis des autres personnes dans différents domaines , ils
consultent les avis des autres consommateurs avant d’effectuer un achat, ou d’utiliser un
service. Notre travail a pour objet de concevoir une application permettant d’analyser des
commentaires et de donner une recommandation en s’inspirant des techniques de
classification automatique de données textuelles. Dans un premier temps nous proposons
d’identifier les commentaires qui expriment un avis ou représentant un bruit. Par la suite, pour
les vrais avis, nous proposons une évaluation de 1 à 5 (de forte non-recommandation vers
forte recommandation).Enfin, après calculer la moyenne des évaluations des avis pour sortir
par une recommandation finale. Nous avons effectué une étude expérimentale sur différents
algorithmes de classification avant de faire notre choix. Ainsi, les résultats expérimentaux
obtenus pour notre solution sont satisfaisant
Mots-clés :
Commentaire en ligne, données textuelles, recommandation finale, apprentissage
automatique, SVM, analyse des sentiments.
