Integração de Dados Factuais e Subjetivos: Um Estudo de Caso em Comércio Eletrônico
Resumo
Ao longo das últimas décadas os bancos de dados (BDs) têm sido o principal recurso computacional utilizado para armazenamento e gerenciar dados dos mais variados tipos de aplicações. Tipicamente, BDs armazenam informações factuais e objetivas sobre entidades do mundo real, que são representadas como um conjunto de atributos. No entanto, tem havido recentemente uma grande demanda para representar em BDs conhecimento subjetivo sobre estas entidades, com objetivo final de permitir que usuários e aplicações possam lidar com informações subjetivas de forma mais eficaz. Neste artigo, discutimos o problema de integração de dados factuais e subjetivos em bancos de dados, utilizando para isso um estudo de caso em comércio eletrônico. Neste domínio, a integração de informações subjetivas fornecidas por usuários nas mídias sociais com dados factuais fornecidos por vendedores e fabricantes de produtos tem o potencial de gerar conhecimento relevante para uma variedade de aplicações. Especificamente, exploramos neste artigo essa ideia em um estudo realizado para entender os interesses dos consumidores de produtos eletrônicos em sites de comércio eletrônico.
Referências
de Melo, T., da Silva, A. S., de Moura, E. S., and Calado, P. (2019a). OpinionLink: Leve- raging user opinions for product catalog enrichment. Inf. Process. Manage., 56(3):823–843.
de Melo, T., da Silva, A. S., de Moura, E. S., and Calado, P. (2019b). The importance of canonical product attributes on user opinions: an empirical investigation. In 10th Latin American Web Congress, LA WEB 2019, pages 772–778.
Doan, A., Halevy, A., and Ives, Z. (2012). Principles of data integration. Elsevier.
Halevy, A. Y. (2019). The ubiquity of subjectivity. IEEE Data Eng. Bull., 42(1):6–9.
Kaplan, A. M. and Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! the challenges and opportunities of social media. Business horizons, 53(1):59–68.
Kostyra, D. S., Reiner, J., Natter, M., and Klapper, D. (2016). Decomposing the effects of online customer reviews on brand, price, and product attributes. International Journal of Research in Marketing, 33(1):11–26.
Li, Y., Feng, A., Li, J., Mumick, S., Halevy, A., Li, V., and Tan, W.-C. (2019). Subjective databases. Proc. VLDB Endow., 12(11):1330–1343.
Liu, B. (2010). Sentiment analysis and subjectivity. Handbook of Natural Language Processing, 2:627–666.
Liu, B. (2015). Sentiment analysis: Mining opinions, sentiments, and emotions.
Pang, B. and Lee, L. (2007). Opinion mining and sentiment analysis. Found. Trends Inf. Retr., 2(1-2):1–135.
Park, E. J., Kim, E. Y., Funches, V. M., and Foxx, W. (2012). Apparel product attributes, web browsing, and e-impulse buying on shopping websites. Journal of Business Research, 65(11):1583–1589.
Poria, S., Cambria, E., Ku, L.-W., Gui, C., and Gelbukh, A. (2014). A rule-based approach to aspect extraction from product reviews. In Proceedings of the Second Workshop on Natural Language Processing for Social Media (SocialNLP), page 28.
Qadir, A. (2009). Detecting opinion sentences specific to product features in customer reviews using typed dependency relations. In Proceedings of the Workshop on Events in Emerging Text Types, pages 38–43. Association for Computational Linguistics.
Vieira, H. S. (2018). Recognition and linking of product mentions in user-generated contents. Programa de Pós-Graduação em Informática, Universidade Federal do Amazonas. Tese de Doutorado.
Vieira, H. S., da Silva, A. S., Calado, P., Cristo, M., and de Moura, E. S. (2016). Towards the effective linking of social media contents to products in e-commerce catalogs. In CIKM, pages 1049–1058. ACM.
Vieira, H. S., da Silva, A. S., Cristo, M., and de Moura, E. S. (2015). A self-training CRF method for recognizing product model mentions in web forums. In 37th European Conference on IR Research, ECIR 2015, pages 257–264.
