Цель. 
Автоматический анализ отзывов в рекомендательных системах

В большинстве случаев целью рекомендательной системы является либо продажа, либо продвижение продукта. Продуктом может служить не только товар, но и, к примеру, видео или композиция какого-либо исполнителя. Существуют, однако, РС другого типа, которые способствуют образованию сообщества. Примером такой системы является OWL Tips, она помогает пользователям изучать более простые способы выполнения команд на компьютере.

Риччи, Рока и Шапира в своём руководстве перечисляют и другие причины, по которым люди используют данные технологии на своих сайтах. В конечном счёте, всё это помогает увеличить прибыль предприятия и сделать его лучше и удобнее для клиента.

• 1) Увеличение количества проданных продуктов.
• 2) Разнообразие продаваемых продуктов.
• 3) Увеличение уровня удовлетворённости клиентов.
• 4) Увеличение верности ресурсу.
• 5) Более точное понимание желаний пользователей (Ricci, Rokach and Shapira, 2015).

Контекст рекомендации

Контекст определяется тем, при каких условиях у пользователя возникает потребность в рекомендации. Контекст учитывается на многих сайтах и во многих приложениях.

В литературе о контекстно-зависимых системах изначально контекст определялся как местоположение пользователя, информация об окружающих людях и предметах, а также о происходящих с ними изменениях. Впоследствии, были добавлены и другие факторы (Adomavicius and Tuzhilin, 2011).

К примеру, в приложении Foursquare РС учитывает местоположение пользователя, чтобы сначала включить в рекомендацию заведения, которые находятся к нему ближе всего. Если это сайт, где пользователь может забронировать отель, то РС зачастую учитывает цель его пребывания — работа или отдых. В случае онлайн-магазина в качестве контекста может учитываться то, покупает пользователь продукт для себя или в качестве подарка.