แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

A big data analytics framework for analyzing global tourism trends of Indians using social media analytics

Organization : University of Science and Technology. Department of Computer Engineering JC Bose
Email : kamal.academics@gmail.com

Organization : University of Science and Technology. Department of Computer Engineering JC Bose
Email : nagpalckumar@rediffmail.com
keyword: Data Extraction
LCSH: Big data
; Data Cleaning
LCSH: Machine learning
; Big Data Analytics Framework
LCSH: Nearest neighbor analysis (Statistics)
LCSH: Neural networks (Computer science)
Abstract: While planning to visit a place it is very difficult to decide any place based on our preferences that may include, availability of veg food or weather a place is family friendly or not. Searching out such place is really a cumbersome task which involves going around good number of websites and social media platforms and reading never ending reviews. To cater this evolving issue an innovative and simple solution is proposed in this paper. Here, Data is extracted from world famous and most authentic travel website TripAdvisor, where most of users post their experiences in form of review about the place they have visited in natural language text. The system extracts these reviews and analyzes with the help of machine learning model based on five factors that are of common concern like Veg_food availability, Family_friendliness, other_facilities, destination and hotels around etc., based on user’s true experiences. The system generates likeness score on the scale of 0 to 1, for each destination to visit on the basis of these metrics and an overall rating is represented visually for the ease of future user.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2023
Modified: 2024-05-13
Issued: 2024-05-13
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2022 Fifth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2022) (pp.49-55). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2022pp.49-55.pdf 417.51 KB8 2025-07-24 09:35:00
ใช้เวลา
0.028557 วินาที

Ranga, Kamal Kumar
Title Contributor Type
A big data analytics framework for analyzing global tourism trends of Indians using social media analytics
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Ranga, Kamal Kumar;Nagpal, C. K.

บทความ/Article
Nagpal, C. K.
Title Contributor Type
A big data analytics framework for analyzing global tourism trends of Indians using social media analytics
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Ranga, Kamal Kumar;Nagpal, C. K.

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 8
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,321
รวม 2,329 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 197,184 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 361 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 354 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 36 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 20 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 6 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 3 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 1 ครั้ง
รวม 197,965 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.87