prikaz prve stranice dokumenta Information extraction and sentiment analysis of hotel reviews in Croatia
  Preuzmi
PDF 862.09 KB
Znanstveni rad - Izvorni znanstveni rad
Information extraction and sentiment analysis of hotel reviews in Croatia
Zbornik Veleučilišta u Rijeci, 11 (2023), 1; 69-89. https://doi.org/10.31784/zvr.11.1.5
Šuman, Sabrina; Vignjević, Milorad; Car, Tomislav

Citirajte ovaj rad

Šuman, S., Vignjević, M. i Car, T. (2023). Information extraction and sentiment analysis of hotel reviews in Croatia. Zbornik Veleučilišta u Rijeci, 11. (1), 69-89. doi: 10.31784/zvr.11.1.5

Šuman, Sabrina, et al. "Information extraction and sentiment analysis of hotel reviews in Croatia." Zbornik Veleučilišta u Rijeci, vol. 11, br. 1, 2023, str. 69-89. https://doi.org/10.31784/zvr.11.1.5

Šuman, Sabrina, Milorad Vignjević i Tomislav Car. "Information extraction and sentiment analysis of hotel reviews in Croatia." Zbornik Veleučilišta u Rijeci 11, br. 1 (2023): 69-89. https://doi.org/10.31784/zvr.11.1.5

Šuman, S., Vignjević, M. i Car, T. (2023) 'Information extraction and sentiment analysis of hotel reviews in Croatia', Zbornik Veleučilišta u Rijeci, 11(1), str. 69-89. doi: 10.31784/zvr.11.1.5

Šuman S, Vignjević M, Car T. Information extraction and sentiment analysis of hotel reviews in Croatia. Zbornik Veleučilišta u Rijeci [Internet]. 2023. [pristupljeno 07.01.2025.];11(1):69-89. doi: 10.31784/zvr.11.1.5

S. Šuman, M. Vignjević i T. Car, "Information extraction and sentiment analysis of hotel reviews in Croatia", Zbornik Veleučilišta u Rijeci, vol. 11, br. 1, str. 69-89, 2023. [Online]. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:191:267006. [Citirano: 07.01.2025.]

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:191:267006
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
Naslov (engleski)Information extraction and sentiment analysis of hotel reviews in Croatia
Naslov (hrvatski)Ekstrakcija informacija i analiza sentimenta hotelskih recenzija u Hrvatskoj
AutorSabrina Šuman
AutorMilorad Vignjević
AutorTomislav Car
Autorova ustanovaVeleučilište u Rijeci
Autorova ustanovaSveučilište u Rijeci
Fakultet za menadžment u turizmu i ugostiteljstvu
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Ekonomija
Sažetak (hrvatski)
U današnje vrijeme količina podatka koja se nalazi u poslovnom sustavu i oko njega zahtijeva nove načine prikupljanja i obrade podataka. Otkrivanje sentimenta iz hotelskih recenzija pridonosi poboljšanju hotelske usluge ali i ukupnoj online reputaciji budući da se potencijalni gosti prije rezervacije uvelike konzultiraju postojećim recenzijama smještaja. Na tragu toga, napravljeno je istraživanje nad hotelskim recenzijama hrvatskih hotela (kategorija tri, četiri i pet zvjezdica) u turističkim hrvatskim regijama sa platforme Booking.com, za godinu 2019 i 2021 (prije i poslije COVID 19 pandemije). Odabrani su hoteli sa Jadranske obale i to u gradovima koji su na više izvora odabrani kao najpopularniji: Rovinj, Pula, Krk, Zadar, Šibenik, Split, Brač, Hvar, Makarska te Dubrovnik Recenzije su grupirane u četiri grupe po ukupnom ratingu i dodatno podijeljene u svakoj grupi na pozitivne i negativne kako bi se identificirale stavke koje su prisutne u pozitivnim i negativnim recenzijama svake od četiri grupe. Metodom procesiranja teksta identificirane su najčešće riječi i izrazi (unigrami i bigrami) prisutni u spomenutim grupama recenzija, zasebno za 2019. i 2021. turističku sezonu, koje mogu poslužiti hotelskom menadžmentu kod upravljanja uslugama hotelskog smještaja i ostvarivanja konkurentske prednosti. U drugom dijelu rada, izrađen je model strojnog učenja nad svim prikupljenim recenzijama koji klasificira recenzije u pozitivne ili negativne. Rezultati primjene tri različita algoritma strojnog učenja sa performansama preciznosti i odziva opisani su u sekciji rezultati i diskusija.
Sažetak (engleski)
Today, the amount of data in and around the business system requires new ways of data collection and processing. Discovering sentiments from hotel reviews helps improve hotel services and overall online reputation, as potential guests largely consult existing hotel reviews before booking. Therefore, hotel reviews of Croatian hotels (categories three, four, and five stars) in tourist regions of Croatia were studied on the Booking.com platform for the years 2019 and 2021 (before and after the start of the pandemic COVID-19). Hotels on the Adriatic coast were selected in the cities that were mentioned by several sources as the most popular: Rovinj, Pula, Krk, Zadar, Šibenik, Split, Brač, Hvar, Makarska, and Dubrovnik. The reviews were divided into four groups according to the overall rating and further divided into positive and negative in each group. Therefore, the elements that were present in the positive and negative reviews of each of the four groups were identified. Using the text processing method, the most frequent words and expressions (unigrams and bigrams), separately for the 2019 and 2021 tourism seasons, that can be useful for hotel management in managing accommodation services and achieving competitive advantages were identified. In the second part of the work, a machine learning (ML) model was built over all the collected reviews, classifying the reviews into positive or negative. The results of applying three different ML algorithms with precision and recall performance are described in the Results and Discussion section.
Ključne riječi (hrvatski)
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
Vrsta publikacijeZnanstveni rad - Izvorni znanstveni rad
Status objaveObjavljen
Vrsta recenzijeRecenziran
Verzija publikacijeObjavljena verzija rada (izdavačev PDF)
Naslov časopisaZbornik Veleučilišta u Rijeci
Brojčani podacivol. 11, br. 1, str. 69-89
p-ISSN1848-1299
e-ISSN1849-1723
DOIhttps://doi.org/10.31784/zvr.11.1.5
URN:NBNurn:nbn:hr:191:267006
Datum objave publikacije2023
URL dokumentahttps://hrcak.srce.hr/302823
Vrsta resursaTekst
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Imenovanje-Nekomercijalno 4.0 međunarodna (CC BY-NC 4.0)
Datum i vrijeme pohrane2025-01-03 09:43:19