Ứng dụng học máy phân tích sự hài lòng của người học khi sử dụng UEH Shuttle bus thông qua khai phá ý kiến

Nghiên cứu này áp dụng học máy để phân tích mức độ hài lòng của người học dựa trên phản hồi dạng văn bản. Đầu tiên, 1,075 phản hồi đã được thu thập từ người học sử dụng UEH Shuttle bus thông qua hệ thống quản lý khách hàng (CRM) của Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) và hệ thống quản lý vận hành UEH Shuttle bus. Sau đó, các mô hình học máy được huấn luyện để xác định mô hình phù hợp nhất với tập dữ liệu huấn luyện và áp dụng để dự đoán các mức độ hài lòng, bao gồm hài lòng, không hài lòng, và trung lập trên toàn bộ tập dữ liệu. Kết quả cho thấy Logistic Regression và Support Vector Machines (SVM) là các phương pháp hiệu quả nhất trong khai phá văn bản tiếng Việt cho tệp dữ liệu. Ngoài ra, nghiên cứu đã thực hiện phương pháp phân tích khía cạnh của UEH Shuttle bus để đánh giá cảm xúc của người học đối với các khía cạnh này và điều tra các yếu tố ảnh hưởng. Nghiên cứu này là một tài liệu tham khảo có giá trị cho các ứng dụng phân tích phản hồi trong lĩnh vực giáo dục và đào tạo, cũng như đối với các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực dịch vụ lữ hành và du lịch.