English(EN) Sentiment Analysis and Customer Satisfaction Prediction on E-Commerce Platforms Based on YouTube Comments Using the XGBoost Algorithm

XGBoost算法预测电子商务客户满意度（基于YouTube评论）

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] · 2026-05-06 13:20

本研究论文介绍了一种使用XGBoost算法和TF-IDF向量化技术，对印度尼西亚电子商务评论视频中的YouTube评论进行客户满意度预测的模型。研究发现，PyCaret优化的机器学习框架取得了卓越的分类性能。值得注意的是，分析显示社会政治术语经常出现在电子商务讨论中，影响客户情绪。 AI

影响本研究强调了社会政治话语如何影响电子商务中的客户满意度预测，表明需要更细致的情感分析。

排序理由这是一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了一个新的预测模型。

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报道来源 [2]

arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Ridho Benedictus Togi Manik, Muhammad Aqil Ramadhan, Ihsan Maulana Yusuf, Luluk Muthoharoh, Ardika Satria, Martin Clinton Tosima Manullang · 2026-05-07 04:00

基于YouTube评论利用XGBoost算法对电商平台进行情感分析和客户满意度预测

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Martin Clinton Tosima Manullang · 2026-05-06 13:20

基于YouTube评论利用XGBoost算法在电子商务平台上进行情感分析和客户满意度预测

The exponential expansion of digital commerce in Indonesia has significantly shifted consumer interactions toward video-centric social networks, particularly YouTube. Consequently, the sheer volume of unstructured, multi-contextual comments poses a tremendous challenge for manual…