Den potentiella nyttan med att integrera kontextuell information för rekommendationer har uppmärksammats mycket på senare tid, särskilt med det ständigt ökande intresset för mobila rekommendationstjänster. Den kontextbaserade rekommendationsforskningen är dock begränsad på grund av bristen på standardiserade utvärderingsdata med kontextuell information och tillförlitlig teknik för att extrahera sådan information. Som ett resultat av detta finns det inga allmänt accepterade slutsatser om hur, när och om sammanhanget hjälper. Dessutom lider ett system ofta av det så kallade kallstartsproblemet på grund av bristen på data för utbildning av den ursprungliga kontextbaserade rekommendationsmodellen. I detta dokument föreslås en ny lösning för att ta itu med dessa problem med automatiserad teknik för informationsutvinning. Vi jämför också flera metoder för att utnyttja sammanhang baserat på en ny datamängd som samlats in med hjälp av den föreslagna lösningen. De experimentella resultaten visar att 1) IE-baserade tekniker kan bidra till att skapa en storskalig kontextdata med anständig kvalitet från online recensioner, åtminstone för restaurang rekommendationer; 2) sammanhang hjälper rekommenderare system rangordna objekt, dock inte hjälper förutsäga användarbetyg; 3) helt enkelt använda sammanhang för att filtrera objekt skadar rekommendation prestanda, medan en ny probabilistisk latent relationell modell som vi föreslog hjälper.
I REF, Li et al. Föreslagna metoder för att extrahera kontextuell information från online-recensioner.
Contextual Recommendation based on Text Mining
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}