在網路聲量定產品好壞的年代，我們需要好的機器學習來翻轉

[jazzwang]

• 演講主題 Talk Topic: 在網路聲量定產品好壞的年代，我們需要好的機器學習來翻轉
• 講者姓名 Name: Mina An
• 單位名稱 Organization & Job Title: Data Analyst
• 講者簡介 Self Introduction: https://reurl.cc/R4YMlD
• 講題摘要 Abstract:

在電商時代趨勢下，涵蓋於生活中的食、衣、住、行、育、樂皆可仰賴於電商平台，然而商品種類眾多，消費者在購物前習慣透過商品歷史客戶評價（Customer Reviews）來進行選購，具有參考價值的評論提供客戶更全面的產品訊息，亦能提升潛在客戶對於平台的信賴度。

那應如何篩選出適切的商品評價呢？以往大多採用人工的方式進行審核，但在網路聲量時代下，評價的數量與日俱增，相當耗費人力成本，因此在機器學習的時代下，透過演算法的方式針對商品評價進行篩選，不僅可減少人力支出，更可以有效的進行模型優化。