論文の概要: Beer2Vec : Extracting Flavors from Reviews for Thirst-Quenching Recommandations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04223v1
• Date: Thu, 4 Aug 2022 13:33:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 14:24:13.409282
• Title: Beer2Vec : Extracting Flavors from Reviews for Thirst-Quenching Recommandations
• Title（参考訳）: Beer2Vec : Thirst-Quenchingレコメンデーションレビューからのフレーバー抽出
• Authors: Jean-Thomas Baillargeon and Nicolas Garneau
• Abstract要約: クラフトビールの分析に焦点をあてたユニークなデータセットを用いて,本アルゴリズムを提案する。 実験的な観点からは、ビールのベクターが意味のあるレコメンデーションを生成するために、味のエンコード方法と、いかに有用かを説明します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0805520579293748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces the Beer2Vec model that allows the most popular alcoholic beverage in the world to be encoded into vectors enabling flavorful recommendations. We present our algorithm using a unique dataset focused on the analysis of craft beers. We thoroughly explain how we encode the flavors and how useful, from an empirical point of view, the beer vectors are to generate meaningful recommendations. We also present three different ways to use Beer2Vec in a real-world environment to enlighten the pool of craft beer consumers. Finally, we make our model and functionalities available to everybody through a web application.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、世界で最も人気のあるアルコール飲料をベクターにエンコードし、風味のあるレコメンデーションを可能にするbeer2vecモデルを紹介する。 本アルゴリズムは,クラフトビールの分析に焦点を当てたユニークなデータセットを用いて提示する。 実験的な観点から、ビールベクターが有意義なレコメンデーションを生成するために、味のエンコード方法と、いかに有用かを詳しく説明する。 また、現実の環境でBeer2Vecを使うための3つの方法を提示し、クラフトビール消費者のプールを啓蒙する。 最後に、私たちはモデルと機能をWebアプリケーションを通じて誰でも利用できます。

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