ecommender system försöker förutsäga objekt där en användare kan vara intresserad, med tanke på viss information om användarens och objektens profiler. De flesta befintliga rekommenderade system använder innehållsbaserade eller samverkande filtreringsmetoder eller hybridmetoder som kombinerar båda teknikerna (se sidofältet för mer information). Vi skapade Information Rekommenderare för att ta itu med problemet med att använda konsumenternas åsikter om produkter, uttryckt på nätet i fri form text, för att generera produktrekommendationer. Vår process bygger upp en samling relevanta konsumentproduktrecensioner. Tekniskt sett följer förfarandet för att samla in recensioner algoritmerna för automatisk nyhetsutdrag från nyhetssajter. 1 När produkten yttranden gruvbas är befolkad, använder vi text-mining tekniker för att extrahera användbar information från översyn kommentarer. Här diskuterar vi det övergripande ramverket för att automatisera användningen av konsumentrecensioner och ramverkets enskilda komponenter. Där det är möjligt har vi använt befintliga algoritmer (till exempel i text-mining-processen) eftersom vårt mål är att visa vår strategis styrkor. Vår rekommendationsprocess omfattar flera steg. För att granskningsinformationen ska vara användbar för rekommendationsprocessen måste vi omvandla den till en strukturerad form och förmedla den till processen i en form som lämpar sig för att ta fram rekommendationer. Vi har utvecklat och använt en ontologi för att översätta åsikters kvalitet och innehåll till en form som rekommenderas processen kan använda. I text-mining-processen kartläggs granskningskommentarerna automatiskt in i ontologins informationsstruktur. En rankningsmekanism beräknar en produkts betyg med hjälp av informationen från de konsumentrecensioner som finns lagrade i ontologin. Den prioriterar denna information med avseende på konsumentens kompetensnivå när det gäller att använda den berörda produkten. Rekommendationssystemet ger en rekommendation baserad på ontologidata. Därför är rekommendationens kvalitet beroende av en noggrann kartläggning av de korrekta kunskaperna från de semantiska egenskaperna i granskningskommentarerna in i ontologistrukturen. Figur 1 visar vårt föreslagna systems övergripande processstruktur och följande avsnitt beskriver de berörda stegen. Vårt första steg var att hitta ett lämpligt verktyg för att extrahera informationen i texten och omvandla den till strukturerad data. Att fastställa en lämplig representation av konsumenternas åsikter som systemet kan använda är ett centralt problem. Ett sätt att omvandla dessa åsikter till en strukturerad form är att använda en översättning ontologi, som vanligtvis används som en form av kunskapsrepresentation och delning. I denna applikation använder sig de innehållsbaserade filtreringsmetoderna av information om själva objektet för att ge förslag, snarare än att använda information om andra konsumenters preferenser. Sådana system efterlikna beteendet hos en konsument rekommendera en produkt till en vän eftersom han eller hon har använt produkten och vet vännens preferenser när det gäller produktfunktioner. Innehållsbaserade rekommendationssystem karakteriserar varje konsument på ett unikt sätt utan att behöva matcha hans eller hennes intressen med andra konsumenter. De kan ge en lista över innehållsfunktioner som förklarar varför ett objekt har rekommenderats. En sådan förteckning kan stärka konsumenternas förtroende för rekommendationen och återspegla konsumenternas egna preferenser. I det innehållsbaserade tillvägagångssättet kan konsumenterna ge viss inledande information om produkten för att hjälpa systemet. Samverkansfiltrering ger rekommendationer om en användares preferenser (filtrering) på grundval av andra användares kollektiva smakinformation (kolllaborativt). Det underliggande antagandet av sådana metoder är att de som tidigare kommit överens också tenderar att komma överens igen i framtiden. 1 Med andra ord, dessa system efterlikna beteendet hos en konsument rekommendera en produkt till en vän eftersom andra konsumenter som hon vet, och tror har smaker som liknar hennes väns, som produkten. Tekniskt sett fungerar ett sådant system på samma sätt som ett fallbaseratresonemangssystem, utan anpassningssteget. Det upprätthåller en fallbas av enskilda konsumenters preferenser, hittar andra konsumenter vars kända preferenser i hög grad korrelerar med användarens, och rekommenderar användaren andra objekt som matchade kunder som åtnjutit. Systemet kan ge användaren en lista över några av dessa kunder och deras tidigare inköp för att ge en förklaring och göra användaren mer säker på rekommendationen. Detta tillvägagångssätt kräver ett tillräckligt antal konsumentvärderingar. Samarbetsfiltreringssystem använder en samling historiska betygsdata för m-användare på n-produkter som indata, som de samlar in genom att be användarna att betygsätta produkter i en skala. 2 Insamlingen av sådana betyg kräver att konsumenten använder tid för att svara, och de faktiska värdena kanske inte nödvändigtvis ger tillförlitliga uppskattningar av konsumenternas preferenser. En annan fråga som sådana system står inför är hur man kan rekommendera produkter som inte har utvärderats av tillräckligt många konsumenter. Den traditionella samarbetsfiltreringen ger inte effektiva rekommendationsstrategier. Samverkansfiltrering och innehållsbaserad filtrering fungerar inte tillfredsställande utan stora mängder användningsdata, vilket avskräcker användare från att använda systemet, och systemets prestanda kan inte förbättras utan tillräckligt med användardeltagande. 3 För att lösa detta problem använder vi recensioner från erfarna konsumenter som redan finns på Internet för att bestämma den mest populära produkten enligt de givna kriterierna. I stället för att fylla i formulär med betygsvärden föredrar många konsumenter att använda naturligt språk och uttrycka sina åsikter om produkten i fritext, liknande ett samtal med en vän. I online-världen kan konsumenterna utbyta sina erfarenheter med en produkt på flera sätt: 4,5 produktgranskningsforum, virtuella gemenskapsloggar, produktdiskussionstavlor och webbplatser för e-handel. Det finns växande bevis för att sådana forum informerar och påverkar konsumenternas köpbeslut. 6,7 Beslutsfattarna använder expertråd antingen för att göra sina beslut mer korrekta eller för att minska sina insatsutgifter. 8 Trots betydelsen och värdet av sådan information, finns det ingen heltäckande mekanism som formaliserar val, hämta och använda åsikter. En del av problemet ligger i komplexiteten i att extrahera information från textdata och omvandla den till produktrekommendation. Gediminas Adomavicius gav en översikt över den senaste utvecklingen inom rekommenderade system. 3 Enligt denna översyn rekommenderas system som använder granskning kommentarer med text gruvteknik ännu inte utvecklats. Francesco Ricci och René Wietsma föreslog att man skulle använda sig av granskningskommentarer för att ge en viss förklaring till de rekommendationer som gjorts. 9,10 De ansåg att granskningskommentarerna kunde användas i stor utsträckning i rekommendationssystem och resultera i bättre rekommendationer. Hittills verkar Ricci och Wietsma ha skapat det enda recommender-systemet som integrerar recensioner i rekommendationsprocessen. 9,10 De använder produktrecensioner i produktval beslutsprocessen för en mobile recommender system, som använder social-filtrering algoritmer för att extrahera kunskap från recensionerna. Deras system syftar till att förbättra förklaringen till rekommendationen genom att tillhandahålla relevanta recensioner från användare med liknande smaker. Översynerna används för att förklara rekommendationerna men inte för att faktiskt utfärda rekommendationer.
Såvitt vi vet finns det bara ett sätt att integrera åsiktsutvinning med ett rekommendationssystem som beskrivs i litteraturen REF.
Informed Recommender: Basing Recommendations on Consumer Product Reviews
{'venue': 'IEEE Intelligent Systems', 'journal': 'IEEE Intelligent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}