論文の概要: A Comprehensive Overview of Recommender System and Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08794v1
- Date: Sat, 18 Sep 2021 01:08:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-23 12:36:59.125736
- Title: A Comprehensive Overview of Recommender System and Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: 総合的なレコメンダシステムの概要と感性分析
- Authors: Sumaia Mohammed AL-Ghuribi and Shahrul Azman Mohd Noah
- Abstract要約: 本稿では,レコメンデーションシステムと感情分析の活用を目指す研究者を支援するために,包括的概要を提供する。
これには、フェーズ、アプローチ、レコメンダシステムで使用されるパフォーマンスメトリクスなど、レコメンダシステムの概念の背景が含まれている。
次に、感情分析の概念について議論し、レベル、アプローチを含む感情分析の要点を強調し、アスペクトベースの感情分析に焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- 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.
- Abstract（参考訳）: 多くの分野においてレコメンダシステムは極めて重要であることが証明されており、様々なドメインで広く利用されている。
従来のレコメンダシステムのほとんどは、消費されたアイテムに対する彼の意見を反映して、ユーザが与える数値評価に依存しているが、これらの評価は、多くのドメインでは利用できない。
その結果、ユーザの生成したレビューに代表される新たな情報ソースがレコメンデーションプロセスに組み込まれ、これらの評価の欠如を補償する。
レビューは、全項目または感情分析フィールドを用いて抽出できる特定の特徴に関する、豊かで多数の情報を含む。
本稿では,レコメンデーションシステムと感情分析の活用を目指す研究者を支援するために,包括的概要を提供する。
これには、フェーズ、アプローチ、レコメンダシステムで使用されるパフォーマンスメトリクスなど、レコメンダシステムの概念の背景が含まれている。
次に、感情分析の概念について議論し、レベル、アプローチを含む感情分析の要点を強調し、アスペクトベースの感情分析に焦点を当てる。
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