論文の概要: Were You Helpful -- Predicting Helpful Votes from Amazon Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02884v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 22:38:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:09:31.162456
• Title: Were You Helpful -- Predicting Helpful Votes from Amazon Reviews
• Title（参考訳）: Amazonのレビューで「助かる」投票を予測
• Authors: Emin Kirimlioglu, Harrison Kung, Dominic Orlando,
• Abstract要約: 本研究は,Amazon製品レビューの有用性に影響を及ぼす要因について,機械学習技術を用いて検討する。 レビュー支援の強力な予測因子として機能する重要なメタデータの特徴を同定する。 この知見は、文脈的およびユーザ行動的要因は、言語内容そのものよりも、レビューの有用性を示す可能性があることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This project investigates factors that influence the perceived helpfulness of Amazon product reviews through machine learning techniques. After extensive feature analysis and correlation testing, we identified key metadata characteristics that serve as strong predictors of review helpfulness. While we initially explored natural language processing approaches using TextBlob for sentiment analysis, our final model focuses on metadata features that demonstrated more significant correlations, including the number of images per review, reviewer's historical helpful votes, and temporal aspects of the review. The data pipeline encompasses careful preprocessing and feature standardization steps to prepare the input for model training. Through systematic evaluation of different feature combinations, we discovered that metadata elements we choose using a threshold provide reliable signals when combined for predicting how helpful other Amazon users will find a review. This insight suggests that contextual and user-behavioral factors may be more indicative of review helpfulness than the linguistic content itself.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,Amazon製品レビューの有用性に影響を及ぼす要因について,機械学習技術を用いて検討する。 広範な特徴分析と相関試験を行った結果、レビュー有用性の強力な予測因子となる重要なメタデータの特徴を同定した。 最初は感情分析にTextBlobを用いた自然言語処理アプローチを検討したが、最終モデルは、レビュー毎の画像数、レビュアの歴史的有用な票数、レビューの時間的側面など、より重要な相関関係を示すメタデータ機能に焦点を当てた。 データパイプラインは、モデルトレーニングのインプットの準備のために、慎重に前処理と機能標準化のステップを含む。 異なる機能の組み合わせを体系的に評価することで、私たちがしきい値を使って選択したメタデータ要素が、他のAmazonユーザーがレビューを見つけるのにどれだけ役に立つかを予測するために、信頼できる信号を提供することがわかった。 この知見は、文脈的およびユーザ行動的要因は、言語内容そのものよりも、レビューの有用性を示す可能性があることを示唆している。

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