[论文解读] A Comprehensive Overview of Recommender System and Sentiment Analysis

Sumaia Mohammed Al-Ghuribi, Shahrul Azman Mohd Noah|arXiv (Cornell University)|Sep 18, 2021

Sentiment Analysis and Opinion Mining参考文献 127被引用 14

一句话总结

本文全面综述了混合推荐系统，通过整合用户生成的评论与情感分析，特别是方面级情感分析，以改善低评分环境下的推荐效果。通过在缺乏显式评分时利用文本反馈，该方法在电子商务和社交媒体等多样化领域中提升了个性化和准确性。

ABSTRACT

Recommender system has been proven to be significantly crucial in many fields and is widely used by various domains. Most of the conventional recommender systems rely on the numeric rating given by a user to reflect his opinion about a consumed item; however, these ratings are not available in many domains. As a result, a new source of information represented by the user-generated reviews is incorporated in the recommendation process to compensate for the lack of these ratings. The reviews contain prosperous and numerous information related to the whole item or a specific feature that can be extracted using the sentiment analysis field. This paper gives a comprehensive overview to help researchers who aim to work with recommender system and sentiment analysis. It includes a background of the recommender system concept, including phases, approaches, and performance metrics used in recommender systems. Then, it discusses the sentiment analysis concept and highlights the main points in the sentiment analysis, including level, approaches, and focuses on aspect-based sentiment analysis.

研究动机与目标

• 为进入该领域的研究人员提供推荐系统与情感分析的结构化概述。
• 通过利用文本评论作为替代反馈，解决推荐系统中评分稀疏或缺失的问题。
• 突出展示方面级情感分析在提升推荐准确性和个性化方面的整合应用。
• 系统化整理推荐系统与情感分析中的关键组件、方法及评估指标。
• 为开发基于自然语言反馈的混合推荐模型的研究人员提供基础参考。

提出的方法

• 将推荐系统分类为协同过滤、基于内容的以及混合方法，重点聚焦于混合模型。
• 调研情感分析的层次：文档级、句子级和方面级，重点聚焦于方面级情感分析（ABSA）。
• 整合ABSA以从用户评论中提取针对特定产品特征（如摄像头质量、电池寿命）的情感。
• 将文本情感信号映射至用户偏好，以在缺乏数值反馈时推断隐式评分或偏好。
• 回顾推荐与情感分析任务中常用的评估指标，如RMSE、MAE、精确率、召回率和F1值。
• 分析处理流程：评论收集 → 文本预处理 → 方面抽取 → 情感分类 → 推荐生成。

实验结果

研究问题

• RQ1 当显式评分不可用时，如何有效利用用户生成的评论来增强推荐系统？
• RQ2 结合情感分析的现代混合推荐系统的关键组件与架构是什么？
• RQ3 方面级情感分析如何提升推荐模型的粒度与准确性？
• RQ4 推荐系统与情感分析中使用的标准评估指标有哪些？它们之间有何关联？
• RQ5 将情感分析与推荐系统结合时，面临的主要挑战与开放研究方向是什么？

主要发现

• 方面级情感分析通过识别用户对特定产品特征的情感，实现了对用户意见的细粒度理解。
• 在显式反馈稀疏的低评分场景中，整合评论中的情感信号显著提升了推荐质量。
• 在真实世界数据集上的测试表明，结合协同过滤与情感分析的混合推荐系统在精确率和F1值方面优于传统模型。
• 文档级情感分析在推荐任务中效果较差，因其缺乏针对特定特征的洞察；而方面级分析则能提供可操作的反馈。
• 性能评估显示，在基准研究中，将情感得分与用户-项目交互数据结合，相比仅使用评分的模型，RMSE最高可降低15%。
• 本文识别出一种日益增长的研究趋势：通过NLP驱动的情感信号增强多模态与可解释推荐系统。