論文の概要: Sentiment-Aware Recommendation Systems in E-Commerce: A Review from a Natural Language Processing Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03828v1
• Date: Sat, 03 May 2025 19:36:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.849723
• Title: Sentiment-Aware Recommendation Systems in E-Commerce: A Review from a Natural Language Processing Perspective
• Title（参考訳）: 電子商取引における感性認識レコメンデーションシステム:自然言語処理の視点から
• Authors: Yogesh Gajula,
• Abstract要約: 本稿では、自然言語処理の観点から、感情認識レコメンデーションシステムについて包括的にレビューする。 感情分析をeコマースレコメンデータに統合することで、予測精度と説明可能性を高めるメリットを強調している。 主な課題は、ノイズや皮肉なテキストの扱い、動的なユーザの好み、バイアス軽減である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: E-commerce platforms generate vast volumes of user feedback, such as star ratings, written reviews, and comments. However, most recommendation engines rely primarily on numerical scores, often overlooking the nuanced opinions embedded in free text. This paper comprehensively reviews sentiment-aware recommendation systems from a natural language processing perspective, covering advancements from 2023 to early 2025. It highlights the benefits of integrating sentiment analysis into e-commerce recommenders to enhance prediction accuracy and explainability through detailed opinion extraction. Our survey categorizes recent work into four main approaches: deep learning classifiers that combine sentiment embeddings with user item interactions, transformer based methods for nuanced feature extraction, graph neural networks that propagate sentiment signals, and conversational recommenders that adapt in real time to user feedback. We summarize model architectures and demonstrate how sentiment flows through recommendation pipelines, impacting dialogue-based suggestions. Key challenges include handling noisy or sarcastic text, dynamic user preferences, and bias mitigation. Finally, we outline research gaps and provide a roadmap for developing smarter, fairer, and more user-centric recommendation tools.
• Abstract（参考訳）: Eコマースプラットフォームは、スター評価、レビュー、コメントなど、膨大な量のユーザーフィードバックを生成する。 しかしながら、ほとんどのレコメンデーションエンジンは、主に数値スコアに依存しており、しばしば自由テキストに埋め込まれた微妙な意見を見下ろしている。 本稿は,2023年から2025年初めにかけての言語処理の観点から,感情認識レコメンデーションシステムについて概観的にレビューする。 これは、詳細な意見抽出を通じて予測精度と説明可能性を高めるために、感情分析をeコマースレコメンデータに統合する利点を強調している。 調査では,感情の埋め込みとユーザ項目のインタラクションを組み合わせたディープラーニング分類器,ニュアンス付き特徴抽出のためのトランスフォーマーベースの手法,感情信号を伝播するグラフニューラルネットワーク,ユーザのフィードバックにリアルタイムで適応する会話レコメンデータの4つに分類した。 モデルアーキテクチャを要約し、レコメンデーションパイプラインを通して感情がどのように流れ、対話ベースの提案に影響を与えるかを示す。 主な課題は、ノイズや皮肉なテキストの扱い、動的なユーザの好み、バイアス軽減である。 最後に、調査ギャップの概要と、よりスマートで公平で、よりユーザ中心のレコメンデーションツールを開発するためのロードマップを提供します。

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