[论文解读] Exploration of the possibility of infusing Social Media Trends into generating NFT Recommendations

Dinuka Ravijaya Piyadigama, Guhanathan Poravi|arXiv (Cornell University)|May 3, 2022

Digital Marketing and Social Media被引用 5

一句话总结

本文提出 NFT-Trends-RecSys，一种保护隐私的推荐系统，通过将实时社交媒体趋势融入 NFT 推荐，而无需依赖用户点击数据。通过利用情感挖掘和自然语言处理技术进行趋势评分，该系统在仅使用公开趋势数据和任意 NFT 描述的情况下，以类似协同过滤的方式增强基于内容的推荐，取得了令人鼓舞的结果。

ABSTRACT

Recommendations Systems have been identified to be one of the integral elements of driving sales in e-commerce sites. The utilization of opinion mining data extracted from trends has been attempted to improve the recommendations that can be provided by baseline methods in this research when user-click data is lacking or is difficult to be collected due to privacy concerns. Utilizing social trends to influence the recommendations generated for a set of unique items has been explored with the use of a suggested scoring mechanism. Embracing concepts from decentralized networks that are expected to change how users interact via the internet over the next couple of decades, the suggested Recommendations System attempts to make use of multiple sources of information, applying coherent information retrieval techniques to extract probable trending items. The proposed Recommendations Architecture in the research presents a method to integrate social trends with recommendations to produce promising outputs.

研究动机与目标

• 解决由于隐私顾虑和稀疏的用户交互数据导致的 NFT 市场中缺乏有效推荐系统的问题。
• 探索利用公开社交媒体趋势作为用户兴趣代理以改善 NFT 推荐的可行性。
• 开发一种在保持用户匿名性的同时，维持推荐相关性和时效性的推荐架构。
• 将多种数据源——尤其是社交媒体趋势——整合到混合推荐模型中，以解决 NFT 中的冷启动和数据稀缺问题。
• 证明基于趋势的评分能够有效识别及时且相关的 NFT，而无需用户点击历史或显式反馈。

提出的方法

• 利用公开的社交媒体趋势（如 Twitter、Reddit、Discord）作为用户对 NFT 兴趣的实时代理。
• 应用情感挖掘和情感分析，提取并评分与 NFT 和数字资产相关的用户生成内容。
• 采用趋势评分计算算法，通过将趋势出现至今的天数作为衰减因子，加权考虑时效性和影响力。
• 通过关键词匹配将 NFT 描述与社交媒体趋势进行比对，以识别潜在的相关性。
• 使用集成模型将趋势评分与基于内容的特征相结合，生成最终推荐结果。
• 利用自然语言处理技术（如词形还原和命名实体识别，NER）提升匹配准确性，尽管其影响未被量化。

实验结果

研究问题

• RQ1 当由于隐私限制而无法获取用户点击数据时，社交媒体趋势是否可以有效用于 NFT 推荐？
• RQ2 如何结合情感挖掘与趋势评分，在不使用个人用户数据的前提下生成及时且相关的 NFT 推荐？
• RQ3 在独特、非同质化的数字资产背景下，基于趋势的评分机制在多大程度上可以改进基于内容的推荐系统？
• RQ4 将去中心化的社交媒体趋势整合到推荐流程中，如何影响系统处理冷启动 NFT 的能力？
• RQ5 关键词匹配在趋势与 NFT 对齐中的局限性是什么，NLP 技术如何改善该过程？

主要发现

• 所提出的 NFT-Trends-RecSys 框架成功仅使用公开社交媒体趋势和 NFT 元数据生成了相关 NFT 推荐，而无需收集用户点击数据。
• 趋势评分计算算法通过引入趋势出现至今的天数，有效捕捉了时间相关性，确保了推荐的时效性。
• 即使在测试中使用完全随机且任意的数据，系统仍取得了令人鼓舞的结果，表明评分机制具有鲁棒性。
• 将社交媒体趋势整合到基于内容的推荐中，提供了类似协同过滤的能力，同时保护了用户匿名性。
• 未来改进如多源趋势聚合（如 Reddit、Discord、Google Trends）以及高级 NLP 技术（如 NER、词形还原）有望进一步提升推荐质量。
• 该系统展现出作为去中心化推荐引擎的潜力，适用于 SaaS 模型或 NFT 市场中的点对点网络。