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Jung, Soon-Gyo, Joni Salminen et Bernard J. Jansen. « Engineers, Aware ! Commercial Tools Disagree on Social Media Sentiment : Analyzing the Sentiment Bias of Four Major Tools ». Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 6, EICS (14 juin 2022) : 1–20. http://dx.doi.org/10.1145/3532203.
Texte intégralJnoub, Nour, Fadi Al Machot et Wolfgang Klas. « A Domain-Independent Classification Model for Sentiment Analysis Using Neural Models ». Applied Sciences 10, no 18 (8 septembre 2020) : 6221. http://dx.doi.org/10.3390/app10186221.
Texte intégralKamaru Zaman, Fadhlan Hafizhelmi. « Gender classification using custom convolutional neural networks architecture ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 10, no 6 (1 décembre 2020) : 5758. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v10i6.pp5758-5771.
Texte intégralAlghazzawi, Daniyal M., Anser Ghazal Ali Alquraishee, Sahar K. Badri et Syed Hamid Hasan. « ERF-XGB : Ensemble Random Forest-Based XG Boost for Accurate Prediction and Classification of E-Commerce Product Review ». Sustainability 15, no 9 (23 avril 2023) : 7076. http://dx.doi.org/10.3390/su15097076.
Texte intégralEffendi, Fery Ardiansyah, et Yuliant Sibaroni. « Sentiment Classification for Film Reviews by Reducing Additional Introduced Sentiment Bias ». Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 5, no 5 (24 octobre 2021) : 863–75. http://dx.doi.org/10.29207/resti.v5i5.3400.
Texte intégralAribowo, Agus Sasmito, Halizah Basiron et Noor Fazilla Abd Yusof. « Semi-supervised learning for sentiment classification with ensemble multi-classifier approach ». International Journal of Advances in Intelligent Informatics 8, no 3 (30 novembre 2022) : 349. http://dx.doi.org/10.26555/ijain.v8i3.929.
Texte intégralShaddeli, Aitak, Farhad Soleimanian Soleimanian Gharehchopogh, Mohammad Masdari et Vahid Solouk. « An Improved African Vulture Optimization Algorithm for Feature Selection Problems and Its Application of Sentiment Analysis on Movie Reviews ». Big Data and Cognitive Computing 6, no 4 (28 septembre 2022) : 104. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc6040104.
Texte intégralZhou, Yancong, Qian Zhang, Dongdong Wang et Xiaoying Gu. « Text Sentiment Analysis Based on a New Hybrid Network Model ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (28 décembre 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6774320.
Texte intégralGore, Mohini, Aishwarya Sheth, Samrudhi Abbad, Paryul Jain et Prof Pooja Mishra. « IMDB Box Office Prediction Using Machine Learning Algorithms ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 5 (31 mai 2022) : 2438–42. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.42653.
Texte intégralAbdullah Haje, Umran, Mohammed Hussein Abdalla, Reben Mohammed Saleem Kurda et Zhwan Mohammed Khalid. « A New Model for Emotions Analysis in Social Network Text Using Ensemble Learning and Deep learning ». Academic Journal of Nawroz University 11, no 1 (9 mars 2022) : 130–40. http://dx.doi.org/10.25007/ajnu.v11n1a1250.
Texte intégralNaeem, Muhammad Zaid, Furqan Rustam, Arif Mehmood, Mui-zzud-din, Imran Ashraf et Gyu Sang Choi. « Classification of movie reviews using term frequency-inverse document frequency and optimized machine learning algorithms ». PeerJ Computer Science 8 (15 mars 2022) : e914. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.914.
Texte intégralGupta, Ketan, Nasmin Jiwani et Neda Afreen. « A Combined Approach of Sentimental Analysis Using Machine Learning Techniques ». Revue d'Intelligence Artificielle 37, no 1 (28 février 2023) : 1–6. http://dx.doi.org/10.18280/ria.370101.
Texte intégralIslam, Md Mahbubul, et Joong-Hwan Baek. « A Hierarchical Approach toward Prediction of Human Biological Age from Masked Facial Image Leveraging Deep Learning Techniques ». Applied Sciences 12, no 11 (24 mai 2022) : 5306. http://dx.doi.org/10.3390/app12115306.
Texte intégralKwon, Hyun, et Sanghyun Lee. « Textual Adversarial Training of Machine Learning Model for Resistance to Adversarial Examples ». Security and Communication Networks 2022 (7 avril 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4511510.
Texte intégralGuo, Haolan. « Comparison Of Neural Network and Traditional Classifiers for Twitter Sentiment Analysis ». Highlights in Science, Engineering and Technology 38 (16 mars 2023) : 1062–70. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v38i.5996.
Texte intégralNg, Hu, Glenn Jun Weng Chia, Timothy Tzen Vun Yap et Vik Tor Goh. « Modelling sentiments based on objectivity and subjectivity with self-attention mechanisms ». F1000Research 10 (17 mai 2022) : 1001. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.73131.2.
Texte intégralNg, Hu, Glenn Jun Weng Chia, Timothy Tzen Vun Yap et Vik Tor Goh. « Modelling sentiments based on objectivity and subjectivity with self-attention mechanisms ». F1000Research 10 (4 octobre 2021) : 1001. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.73131.1.
Texte intégralSarker, Kamal Uddin, Mohammed Saqib, Raza Hasan, Salman Mahmood, Saqib Hussain, Ali Abbas et Aziz Deraman. « A Ranking Learning Model by K-Means Clustering Technique for Web Scraped Movie Data ». Computers 11, no 11 (8 novembre 2022) : 158. http://dx.doi.org/10.3390/computers11110158.
Texte intégralRawat, Deesha. « TV Show Popularity Analysis Using Data Mining ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 12 (31 décembre 2021) : 147–52. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.39206.
Texte intégralDubey, Gaurav, Richa Khera, Ashish Grover, Amandeep Kaur, Abhishek Goyal, Rajkumar Rajkumar, Harsh Khatter et Somya Srivastava. « A Hybrid Convolutional Network and Long Short-Term Memory (HBCNLS) model for Sentiment Analysis on Movie Reviews ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 4 (4 mai 2023) : 341–48. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i4.6458.
Texte intégralJain, Siddhartha, Ge Liu, Jonas Mueller et David Gifford. « Maximizing Overall Diversity for Improved Uncertainty Estimates in Deep Ensembles ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 04 (3 avril 2020) : 4264–71. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i04.5849.
Texte intégralBuslim, Nurhayati, Lee Kyung Oh, Muhammad Hugo Athallah Hardy et Yusuf Wijaya. « Comparative Analysis of KNN, Naïve Bayes and SVM Algorithms for Movie Genres Classification Based on Synopsis. » JURNAL TEKNIK INFORMATIKA 15, no 2 (23 décembre 2022) : 169–77. http://dx.doi.org/10.15408/jti.v15i2.29302.
Texte intégralAgarwal, Manav, Shreya Venugopal, Rishab Kashyap et R. Bharathi. « Movie Success Prediction and Performance Comparison using Various Statistical Approaches ». International Journal of Artificial Intelligence & ; Applications 13, no 1 (31 janvier 2022) : 19–36. http://dx.doi.org/10.5121/ijaia.2022.13102.
Texte intégralOyewola, David Opeoluwa, et Emmanuel Gbenga Dada. « Machine Learning Methods for Predicting the Popularity of Movies ». Journal of Artificial Intelligence and Systems 4, no 1 (2022) : 65–82. http://dx.doi.org/10.33969/ais.2022040105.
Texte intégralChatterjee, Shuvamoy, Kushal Chakrabarti, Avishek Garain, Friedhelm Schwenker et Ram Sarkar. « JUMRv1 : A Sentiment Analysis Dataset for Movie Recommendation ». Applied Sciences 11, no 20 (9 octobre 2021) : 9381. http://dx.doi.org/10.3390/app11209381.
Texte intégralElsa Vania, Salma Nuraini et Dhian Satria Yudha Kartika. « PENGGUNAAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN REKOMENDASI FILM INDONESIA ». Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Sistem Informasi 2, no 1 (18 septembre 2022) : 207–14. http://dx.doi.org/10.33005/sitasi.v2i1.299.
Texte intégralAriatmanto, Dhani, et Muhammad Ilham Arief. « PREDIKSI PELUANG KESUKSESAN FILM DALAM PRA PRODUKSI MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE ». JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) 7, no 1 (16 février 2023) : 222–26. http://dx.doi.org/10.36040/jati.v7i1.6277.
Texte intégralRehman, Muhammad Zubair, Kamal Z. Zamli, Mubarak Almutairi, Haruna Chiroma, Muhammad Aamir, Md Abdul Kader et Nazri Mohd Nawi. « A novel state space reduction algorithm for team formation in social networks ». PLOS ONE 16, no 12 (2 décembre 2021) : e0259786. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0259786.
Texte intégralGunawan, Putu Harry, Tb Dzulfiqar Alhafidh et Bambang Ari Wahyudi. « The Sentiment Analysis of Spider-Man : No Way Home Film Based on IMDb Reviews ». Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 6, no 1 (27 février 2022) : 177–82. http://dx.doi.org/10.29207/resti.v6i1.3851.
Texte intégralBasarslan, Muhammet Sinan, et Fatih Kayaalp. « Sentiment Analysis with Machine Learning Methods on Social Media ». ADCAIJ : Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal 9, no 3 (17 septembre 2020) : 5–15. http://dx.doi.org/10.14201/adcaij202093515.
Texte intégralZhang, Bowen. « A BERT-CNN Based Approach on Movie Review Sentiment Analysis ». SHS Web of Conferences 163 (2023) : 04007. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/202316304007.
Texte intégralMahajan, Manan, Abhedya Mishra, Praveen Kumar et Ms Sapna Gupta. « Moviebox : A Movie Recommendation System ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 6 (30 juin 2023) : 3410–14. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.54258.
Texte intégralGuha, Tapas, et K. G. Mohan. « A Hybrid Deep Learning Model for Long-Term Sentiment Classification ». Webology 17, no 2 (21 décembre 2020) : 663–76. http://dx.doi.org/10.14704/web/v17i2/web17059.
Texte intégralHourrane, Oumaima, El Habib Benlahmar et Ahmed Zellou. « Comparative study of deep learning models for sentiment analysis ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.14 (12 avril 2018) : 5726. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i4.24459.
Texte intégralYechuri, Praveen Kumar, et Suguna Ramadass. « Semantic Web Mining for Analyzing Retail Environment Using Word2Vec and CNN-FK ». Ingénierie des systèmes d information 26, no 3 (30 juin 2021) : 311–18. http://dx.doi.org/10.18280/isi.260308.
Texte intégralMuhadzdzib Ramadhan, Muhammad Tsaqif, et Erwin Budi Setiawan. « Netflix Movie Recommendation System Using Collaborative Filtering With K-Means Clustering Method on Twitter ». JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA 6, no 4 (25 octobre 2022) : 2056. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v6i4.4571.
Texte intégralPrabhakar, Sunil Kumar, Harikumar Rajaguru et Dong-Ok Won. « Performance Analysis of Hybrid Deep Learning Models with Attention Mechanism Positioning and Focal Loss for Text Classification ». Scientific Programming 2021 (26 octobre 2021) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2420254.
Texte intégralBabhulkar, Mr Shubham. « Application of Machine Learning for Emotion Classification ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no VII (20 juillet 2021) : 1567–72. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.36459.
Texte intégralSivakumar, Soubraylu, et Ratnavel Rajalakshmi. « Analysis of Sentiment on Movie Reviews Using Word Embedding Self-Attentive LSTM ». International Journal of Ambient Computing and Intelligence 12, no 2 (avril 2021) : 33–52. http://dx.doi.org/10.4018/ijaci.2021040103.
Texte intégralQiu, Ningjia, Zhuorui Shen, Xiaojuan Hu et Peng Wang. « A novel sentiment classification model based on online learning ». Journal of Algorithms & ; Computational Technology 13 (janvier 2019) : 174830261984576. http://dx.doi.org/10.1177/1748302619845764.
Texte intégralAmit Pimpalkar et Jeberson Retna Raj. « A Bi-Directional GRU Architecture for the Self-Attention Mechanism : An Adaptable, Multi-Layered Approach with Blend of Word Embedding ». International Journal of Engineering and Technology Innovation 13, no 3 (4 juillet 2023) : 251–64. http://dx.doi.org/10.46604/ijeti.2023.11510.
Texte intégralUnal, Fatima Zehra, Mehmet Serdar Guzel, Erkan Bostanci, Koray Acici et Tunc Asuroglu. « Multilabel Genre Prediction Using Deep-Learning Frameworks ». Applied Sciences 13, no 15 (27 juillet 2023) : 8665. http://dx.doi.org/10.3390/app13158665.
Texte intégralFarkhod, Akhmedov, Akmalbek Abdusalomov, Fazliddin Makhmudov et Young Im Cho. « LDA-Based Topic Modeling Sentiment Analysis Using Topic/Document/Sentence (TDS) Model ». Applied Sciences 11, no 23 (23 novembre 2021) : 11091. http://dx.doi.org/10.3390/app112311091.
Texte intégralLe Busque, Brianna, et Carla Litchfield. « Sharks, spiders, snakes, oh my : A review of creature feature films ». Journal of Environmental Media 4, no 1 (1 avril 2023) : 49–75. http://dx.doi.org/10.1386/jem_00096_1.
Texte intégralWassan, Sobia, Tian Shen, Chen Xi, Kamal Gulati, Danish Vasan et Beenish Suhail. « Customer Experience towards the Product during a Coronavirus Outbreak ». Behavioural Neurology 2022 (2 février 2022) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4279346.
Texte intégralIslam, Md Mahbubul, et Joong-Hwan Baek. « Deep Learning Based Real Age and Gender Estimation from Unconstrained Face Image towards Smart Store Customer Relationship Management ». Applied Sciences 11, no 10 (17 mai 2021) : 4549. http://dx.doi.org/10.3390/app11104549.
Texte intégralSchneider, Frank M., Emese Domahidi et Felix Dietrich. « What Is Important When We Evaluate Movies ? Insights from Computational Analysis of Online Reviews ». Media and Communication 8, no 3 (13 août 2020) : 153–63. http://dx.doi.org/10.17645/mac.v8i3.3134.
Texte intégralAshish, Roy, et B. G. Prasad. « Temporal face feature progression with cycle GAN ». Journal of Physics : Conference Series 2161, no 1 (1 janvier 2022) : 012008. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2161/1/012008.
Texte intégralJain, Mansi, Purvit Vashishtha, Aman Satyam et Smriti Sehgal. « CNN LSTM Hybrid Approach for Sentiment Analysis ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 3096–107. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.52191.
Texte intégralBacco, Luca, Andrea Cimino, Felice Dell’Orletta et Mario Merone. « Explainable Sentiment Analysis : A Hierarchical Transformer-Based Extractive Summarization Approach ». Electronics 10, no 18 (8 septembre 2021) : 2195. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10182195.
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