Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
A sentiment analysis approach to manage the new item problem of Slope One
KTH, School of Computer Science and Communication (CSC).
KTH, School of Computer Science and Communication (CSC).
2017 (English)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
En ansats att använda attitydsanalys för att hantera problemet med nya föremål i Slope one (Swedish)
Abstract [en]

This report targets a specific problem for recommender algorithms which is the new item problem and propose a method with sentiment analysis as the main tool. Collaborative filtering algorithms base their predictions on a database with users and their corresponding ratings to items. The new item problem occurs when a new item is introduced in the database because the item has no ratings. The item will therefore be unavailable as a recommendation for the users until it has gathered some ratings. Products that can be rated by users in the online community often has experts that get access to these products before its release date for the consumers, this can be taken advantage of in recommender systems. The experts can be used as initial guides for predictions. The method that is used in this report relies on sentiment analysis to translate written reviews by experts into a rating based on the sentiment of the text. This way when a new item is added it is also added with the ratings of experts in the field. The result from this study shows that the recommender algorithm slope one can generate more reliable recommendations with a group of expert users than without when a new item is added to the database. The expert users that is added must have ratings for other items as well as the ratings for the new item to get more accurate recommendations.

Abstract [sv]

Denna rapport studerar påverkan av problemet med nya objekt i rekommendationsalgoritmen Slope One och en metod föreslås i rapporten för att lösa det specifika problemet. Problemet uppstår när ett nytt objekt läggs till i en databas då det inte finns några betyg som getts till objektet/produkten. Då rekommendationsalgoritmer som Slope One baserar sina rekommendationer på relationerna mellan användares betyg av filmer så blir träffsäkerheten låg för en rekommendation av en film med få betyg. Metoden som föreslås i rapporten involverar attitydanalys som det huvudsakliga verktyget för att få information som kan ersätta faktiska betyg som användare gett en produkt. När produkter kan bli betygsatta av användare på olika forum på internet så finns det ofta experter får tillgång till produkten innan den släpps till omvärlden, den information som dessa experter har kan användas för att fylla det informationsgap som finns när ett nytt objekt läggs till. Dessa experter kommer då initiellt att användas som guide för rekomendationssystemet. Så när ett nytt objekt läggs till så görs det tillsammans med betyg från experter för att få mer träffsäkra rekomendationer. Resultatet från denna studie visar att Slope One genererar mer träffsäkra rekommendationer då en ny produkt läggs till i databasen med ett antal betyg som genererats genom attitydanalysanalys på experters textrecensioner. Det är värt att notera att ett betyg enbart för dessa expertanvändare inte håller utan experterna måste ha betyg av andra produkter inom samma område för kunna influera rekommendationer för den nya produkten.

Place, publisher, year, edition, pages
2017. , 20 p.
Series
Kandidatexjobb CSC, 86
Keyword [en]
sentiment analysis, slope one, collaborative filtering, new item problem, cold start
National Category
Computer Science
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-208667OAI: oai:DiVA.org:kth-208667DiVA: diva2:1107769
Subject / course
Computer Science
Educational program
Master of Science in Engineering - Computer Science and Technology
Supervisors
Examiners
Available from: 2017-06-18 Created: 2017-06-10 Last updated: 2017-06-18Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(592 kB)2 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 592 kBChecksum SHA-512
edfd6f0282a1ebbb986a4be4c336be5eaa21869bfc01b379793d0ea85f5c8dc709549117480cf6db747218a6ea7cb859a61225414fb9256ada85b5a78f1c2c64
Type fulltextMimetype application/pdf

Search in DiVA

By author/editor
Johansson, JonasRunnman, Kenneth
By organisation
School of Computer Science and Communication (CSC)
Computer Science

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 2 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

Total: 3 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf