Sentiment and preference guided social recommendation

© Springer International Publishing Switzerland 2014. Social recommender systems harness knowledge from social experiences, expertise and interactions. In this paper we focus on two such knowledge sources: sentiment-rich user generated reviews; and preferences from purchase summary statistics. We formalise the integration of these knowledge sources by mixing a novel aspect-based sentiment ranking with a preference ranking. We demonstrate the utility of our proposed formalism by conducting a comparative analysis on data extracted from Amazon.com. In particular we show that the performance of the proposed aspect based sentiment analysis algorithm is superior to existing aspect extraction algorithms and that combining this with preference knowledge leads to better recommendations.This research has been partially supported by AGAUR Scholarship (2013FI-B 00034) and Project Cognitio TIN2012-38450-C03-03Peer Reviewe

Integrating selection-based aspect sentiment and preference knowledge for social recommender systems.

Purpose: Recommender system approaches such as collaborative and content-based filtering rely on user ratings and product descriptions to recommend products. More recently, recommender system research has focussed on exploiting knowledge from user-generated content such as product reviews to enhance recommendation performance. The purpose of this paper is to show that the performance of a recommender system can be enhanced by integrating explicit knowledge extracted from product reviews with implicit knowledge extracted from analysis of consumer’s purchase behaviour. Design/methodology/approach: The authors introduce a sentiment and preference-guided strategy for product recommendation by integrating not only explicit, user-generated and sentiment-rich content but also implicit knowledge gleaned from users’ product purchase preferences. Integration of both of these knowledge sources helps to model sentiment over a set of product aspects. The authors show how established dimensionality reduction and feature weighting approaches from text classification can be adopted to weight and select an optimal subset of aspects for recommendation tasks. The authors compare the proposed approach against several baseline methods as well as the state-of-the-art better method, which recommends products that are superior to a query product. Findings: Evaluation results from seven different product categories show that aspect weighting and selection significantly improves state-of-the-art recommendation approaches. Research limitations/implications: The proposed approach recommends products by analysing user sentiment on product aspects. Therefore, the proposed approach can be used to develop recommender systems that can explain to users why a product is recommended. This is achieved by presenting an analysis of sentiment distribution over individual aspects that describe a given product. Originality/value: This paper describes a novel approach to integrate consumer purchase behaviour analysis and aspect-level sentiment analysis to enhance recommendation. In particular, the authors introduce the idea of aspect weighting and selection to help users identify better products. Furthermore, the authors demonstrate the practical benefits of this approach on a variety of product categories and compare the approach with the current state-of-the-art approaches

Concept discovery and argument bundles in the web of experiences /

Milions de persones interactuen i comparteixen informació cada dia a la Web. Des de converses intranscendents fins a comentaris sobre productes en tendes online, el contingut generat per les persones a la Web és enorme i divers. I entre aquests continguts n'hi ha un particularment interessant: les experiències. La gent escolta, llegeix i considera les experiències d'altri abans de prendre decisions, com per exemple comprar-se una càmera digital o anar de viatge a algun lloc exòtic. I quan aquestes experiències estan guardades a la Web, són accessibles per un gran nombre de persones. Malauradament, aquest contingut no és fàcilment accessible: Una persona interessada en anar-se'n de vacances a un hotel probablement llegirà unes quantes experiències d'altra gent que ha anat prèviament a aquest hotel per descobrir que n'opinen, però segurament no podrà llegir-les totes. D'aquesta manera ignorarà informació i experiències d'altra gent que li haurien estat profitoses de cara al seu viatge. Així doncs, considerem que hi ha una clara necessitat d'un anàlisis més profund d'aquesta informació continguda en les experiències de persones, per facilitar-ne el seu ús. El nostre enfocament es troba en el context de la Web de les Experiències, i es basa en extreure i adquirir coneixement pràctic d'experiències individuals respecte entitats del món real expressades en forma textual. A més a més, aquest coneixement han de ser tractat i representat de manera que permeti la seva reutilització per altres persones amb diferents interessos i preferències. Aquest procés està dividit en tres parts: Primer, extraiem les paraules més important utilitzades en les experiències de les diferents persones per descriure opinions sobre entitats. Seguidament, utilitzant el conjunt de paraules extretes, les agrupem en conceptes i creem un vocabulari de conceptes, que ens ajuda a descobrir els aspectes més importants de cada entitat segons les experiències viscudes per cada individu. Finalment, utilitzant el vocabulari de conceptes, creem els aplecs d'arguments de cada entitat. Els aplecs d'arguments caracteritzen els pros i els cons de cada entitat, i agreguen el coneixement pràctic extret de les experiències escrites per cada individu. A més amés, demostrem que els aplecs d'arguments, a part de ser útils per a representar el coneixement pràctic de les experiències, permeten fer inferència sobre quina entitat és la més adequada per cada individual, considerant el conjunt de preferències de cada individu. En aquesta tesi avaluem els aplecs d'arguments amb les puntuacions dels productes d'Amazon i les caracteritzacions de les càmeres de Dpreview, una web especialitzada en càmeres digitals. Demostrem com els arguments pro i con dels nostres aplecs d'arguments són molt semblants als presentats a Dpreview, fet que demostra la qualitat dels aplecs creats. Finalment, demostrem que les classificacions (rankings) de productes obtinguts amb la nostra implementació i els de Dpreview són molt semblants, mentre que la classificació donada per Amazon no s'assembla a cap de les altres dues.Millions of people interact and share interesting information every day in the Social Web. From daily conversations to comments about products in e-commerce sites, the content generated by people in these sites is huge and diverse. Among the wide diversity of user-contributed content on the web, there is a particular kind that has the potential of being put to good use by intelligent systems: human experiences. People very often use other people's experiences before making decisions, and when these kind of human experiences are expressed and recorded on the web, they can be shared with by large number of people. Nevertheless sometimes this content is not easily accessible, so a person trying to book a hotel may read a few reviews over a few hotels - but cannot possibly read them all. There is a clear need for an in-depth analysis of this kind of information, based on textual expressions of human particular experiences. Our approach, in the framework of the Web of Experiences, aims at acquiring practical knowledge from individual experiences with entities in the real world expressed in textual form. Moreover, this knowledge has to be represented in a way that facilitates the reuse of the experiential knowledge by other individuals with different preferences. Our approach has three stages: First, we extract the most salient set of aspects used by the individuals to describe their experiences with the entities in a domain. Second, using the set of extracted aspects, we group them in concepts to create a concept vocabulary that models the set of issues addressed in the reviews. Third, using the vocabulary of concepts, we create a bundle of arguments for each entity. An argument bundle characterizes the pros and cons of an entity, aggregating practical knowledge from judgments written by individuals with different biases and preferences. Moreover, we show how argument bundles allow us to define the notions of user query and the satisfaction degree of a bundle by a user query, proving that argument bundles are not only capable of representing practical knowledge but they are also useful to perform inference given a set of user preferences specified in a query. We evaluate the argument bundles of our approach with the Amazon score ratings and the camera characterizations of Dpreview. We show that pro and con arguments are very close to those listed in Dpreview. Evaluating entity rankings, we show that Dpreview and our approach give congruent rankings, while Amazon's is not congruent neither with Dpreview's or ours

Concept discovery and argument bundles in the web of experiences

Milions de persones interactuen i comparteixen informació cada dia a la Web. Des de converses intranscendents fins a comentaris sobre productes en tendes online, el contingut generat per les persones a la Web és enorme i divers. I entre aquests continguts n’hi ha un particularment interessant: les experiències. La gent escolta, llegeix i considera les experiències d’altri abans de prendre decisions, com per exemple comprar-se una càmera digital o anar de viatge a algun lloc exòtic. I quan aquestes experiències estan guardades a la Web, són accessibles per un gran nombre de persones. Malauradament, aquest contingut no és fàcilment accessible: Una persona interessada en anar-se’n de vacances a un hotel probablement llegirà unes quantes experiències d’altra gent que ha anat prèviament a aquest hotel per descobrir que n’opinen, però segurament no podrà llegir-les totes. D’aquesta manera ignorarà informació i experiències d’altra gent que li haurien estat profitoses de cara al seu viatge. Així doncs, considerem que hi ha una clara necessitat d’un anàlisis més profund d’aquesta informació continguda en les experiències de persones, per facilitar-ne el seu ús. El nostre enfocament es troba en el context de la Web de les Experiències, i es basa en extreure i adquirir coneixement pràctic d’experiències individuals respecte entitats del món real expressades en forma textual. A més a més, aquest coneixement han de ser tractat i representat de manera que permeti la seva reutilització per altres persones amb diferents interessos i preferències. Aquest procés està dividit en tres parts: Primer, extraiem les paraules més important utilitzades en les experiències de les diferents persones per descriure opinions sobre entitats. Seguidament, utilitzant el conjunt de paraules extretes, les agrupem en conceptes i creem un vocabulari de conceptes, que ens ajuda a descobrir els aspectes més importants de cada entitat segons les experiències viscudes per cada individu. Finalment, utilitzant el vocabulari de conceptes, creem els aplecs d’arguments de cada entitat. Els aplecs d’arguments caracteritzen els pros i els cons de cada entitat, i agreguen el coneixement pràctic extret de les experiències escrites per cada individu. A més amés, demostrem que els aplecs d’arguments, a part de ser útils per a representar el coneixement pràctic de les experiències, permeten fer inferència sobre quina entitat és la més adequada per cada individual, considerant el conjunt de preferències de cada individu. En aquesta tesi avaluem els aplecs d’arguments amb les puntuacions dels productes d’Amazon i les caracteritzacions de les càmeres de Dpreview, una web especialitzada en càmeres digitals. Demostrem com els arguments pro i con dels nostres aplecs d’arguments són molt semblants als presentats a Dpreview, fet que demostra la qualitat dels aplecs creats. Finalment, demostrem que les classificacions (rankings) de productes obtinguts amb la nostra implementació i els de Dpreview són molt semblants, mentre que la classificació donada per Amazon no s’assembla a cap de les altres dues.Millions of people interact and share interesting information every day in the Social Web. From daily conversations to comments about products in e-commerce sites, the content generated by people in these sites is huge and diverse. Among the wide diversity of user-contributed content on the web, there is a particular kind that has the potential of being put to good use by intelligent systems: human experiences. People very often use other people's experiences before making decisions, and when these kind of human experiences are expressed and recorded on the web, they can be shared with by large number of people. Nevertheless sometimes this content is not easily accessible, so a person trying to book a hotel may read a few reviews over a few hotels - but cannot possibly read them all. There is a clear need for an in-depth analysis of this kind of information, based on textual expressions of human particular experiences. Our approach, in the framework of the Web of Experiences, aims at acquiring practical knowledge from individual experiences with entities in the real world expressed in textual form. Moreover, this knowledge has to be represented in a way that facilitates the reuse of the experiential knowledge by other individuals with different preferences. Our approach has three stages: First, we extract the most salient set of aspects used by the individuals to describe their experiences with the entities in a domain. Second, using the set of extracted aspects, we group them in concepts to create a concept vocabulary that models the set of issues addressed in the reviews. Third, using the vocabulary of concepts, we create a bundle of arguments for each entity. An argument bundle characterizes the pros and cons of an entity, aggregating practical knowledge from judgments written by individuals with different biases and preferences. Moreover, we show how argument bundles allow us to define the notions of user query and the satisfaction degree of a bundle by a user query, proving that argument bundles are not only capable of representing practical knowledge but they are also useful to perform inference given a set of user preferences specified in a query. We evaluate the argument bundles of our approach with the Amazon score ratings and the camera characterizations of Dpreview. We show that pro and con arguments are very close to those listed in Dpreview. Evaluating entity rankings, we show that Dpreview and our approach give congruent rankings, while Amazon's is not congruent neither with Dpreview's or ours