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“My Curiosity was Satisfied, but not in a Good Way”: Predicting User Ratings for Online Recipes
(2014)
In this paper, we develop an approach to automatically predict user ratings for recipes at Epicurious.com, based on the recipes’ reviews. We investigate two distributional methods for feature selection, Information Gain and Bi-Normal Separation; we also compare distributionally selected features to linguistically motivated features and two types of frameworks: a one-layer system where we aggregate all reviews and predict the rating vs. a two-layer system where ratings of individual reviews are predicted and then aggregated. We obtain our best results by using the two-layer architecture, in combination with 5 000 features selected by Information Gain. This setup reaches an overall accuracy of 65.60%, given an upper bound of 82.57%.
Wie selbstbestimmt können wir das Internet nutzen? Wie viel wissen wir darüber,welche digitalen Spuren wir setzen und wer diesen hinterher spürt?
Wie werden die beim Surfen erzeugten Daten von Dritten weiter verwendet – mit und ohne unser Wissen? Und ist die gefühlte Nacktheit in Zeiten der digital ausspähbaren, scheinbaren Transparenz wirklich akut oder durch traditionelle analoge Denk- und Erfahrungsstrukturen geprägt?