Raggruppamento delle recensioni di prodotto: analizzare le incoerenze nelle valutazioni

Nel mondo dello shopping online di oggi, le recensioni dei prodotti giocano un ruolo chiave nell'aiutare i clienti a decidere quali articoli acquistare. I clienti spesso lasciano valutazioni a stelle insieme alle loro recensioni scritte. Tuttavia, può esserci una dissonanza tra ciò che qualcuno scrive nella propria recensione e la valutazione a stelle che fornisce. Ad esempio, qualcuno potrebbe dare una valutazione di tre stelle ma scrivere una recensione che sembra dovrebbe essere una valutazione di cinque stelle. Questa incoerenza può portare a confusione per i futuri acquirenti.

Un modo per affrontare questo problema è utilizzare il Clustering, che è un metodo per organizzare i dati in gruppi basati su somiglianze. Raggruppando le recensioni simili, potrebbe essere possibile assegnare valutazioni a stelle più accurate. Questo articolo esamina come diversi metodi di rappresentazione del testo (chiamati Embeddings) possono influenzare le prestazioni degli algoritmi di clustering quando applicati alle recensioni dei prodotti.

#Importanza delle Recensioni nell'E-Commerce

Con l'e-commerce che diventa sempre più comune, le recensioni sono diventate un elemento cruciale per valutare la qualità dei prodotti. Una buona valutazione a stelle di solito significa che il prodotto soddisfa le esigenze dei clienti, il che può aiutare a costruire fiducia. Tuttavia, quando le valutazioni non si allineano con il tono della recensione, i potenziali acquirenti possono essere fuorviati e le aziende potrebbero non ricevere feedback utili. Clustering delle recensioni basato sul sentiment può aiutare a rivalutare le valutazioni e migliorare come i prodotti vengono percepiti.

#La Sfida del Clustering delle Recensioni

Scegliere il giusto algoritmo di clustering e il miglior modo di rappresentare il testo della recensione è essenziale. Esistono vari metodi per fare clustering dei dati, ognuno con i propri punti di forza e debolezza. In questo articolo, vengono testati diversi algoritmi popolari utilizzando diversi embeddings per vedere quale combinazione produce i migliori risultati per il clustering delle recensioni dei prodotti.

#Tipi di Rappresentazioni Testuali

Nel trattamento del testo, ci sono molti modi per trasformare le parole in forma numerica in modo che i computer possano capirle. Due metodi comuni utilizzati sono Word2Vec e BERT.

• Word2Vec crea un vettore di lunghezza fissa per ogni parola basato sul suo contesto nel testo. Questo vettore non cambia in base alle parole circostanti.

• BERT, d'altra parte, è progettato per catturare il contesto delle parole in una frase. Questo significa che la stessa parola può avere significati diversi a seconda del suo uso nel testo.

Queste differenze rendono importante vedere quanto bene ciascun metodo performa nel clustering delle recensioni.

#Algoritmi di Clustering Utilizzati

Sono stati testati diversi algoritmi di clustering per trovare schemi nei dati delle recensioni:

1. KMeans: Questo metodo cerca un numero specificato di cluster e assegna le recensioni a questi cluster in base alla prossimità.

2. Single Linkage Agglomerative Hierarchical Clustering: Questo metodo costruisce i cluster unendo continuamente le coppie più vicine fino a quando tutte le recensioni appartengono a un singolo cluster.

3. DBSCAN: Questo algoritmo basato sulla densità raggruppa le recensioni in base alla loro vicinanza ma può anche identificare punti che non appartengono a nessun cluster (outlier).

4. HDBSCAN: Questa è un'estensione di DBSCAN che può trovare cluster in densità variabili in modo più efficace.

#Raccolta e Preparazione dei Dati

Per valutare gli algoritmi di clustering, è stato raccolto un dataset di recensioni di prodotti da una piattaforma di e-commerce. Le recensioni sono state quindi pulite e preprocessate per assicurarsi che fossero incluse solo quelle con valutazioni a stelle. Il dataset finale consisteva in una varietà di recensioni.

Per ogni recensione, il titolo e il testo sono stati combinati in un unico input. Questo ha permesso una migliore rappresentazione della recensione nel suo complesso. Ogni recensione combinata è stata quindi elaborata per adattarsi ai requisiti di input dei modelli linguistici utilizzati per creare gli embeddings testuali.

#Tipi di Embeddings Utilizzati

Sono stati utilizzati tre tipi di embeddings per rappresentare le recensioni:

1. Word2Vec Average Embedding: Questo crea un singolo vettore di 300 dimensioni per ogni recensione mediando i vettori delle parole in quella recensione.

2. BERT CLS Embedding: Questo utilizza un token speciale da BERT per catturare l'intero contesto della recensione in un singolo vettore di 768 dimensioni.

3. BERT Average Embedding: Simile a Word2Vec, questo media i vettori delle parole nella recensione ma utilizza BERT per una migliore rappresentazione contestuale.

Ciascun tipo di embedding è stato utilizzato per vedere come influenzavano le prestazioni del clustering.

#Framework Sperimentale

Le recensioni sono state prima caricate e pulite per rimuovere eventuali dati irrilevanti. Dopo la pulizia, sono stati generati diversi embeddings per le recensioni. Gli algoritmi di clustering sono stati quindi applicati a questi embeddings per vedere quanto bene performavano.

Per valutare le prestazioni, sono state utilizzate tre metriche:

1. Silhouette Score: Questo punteggio valuta quanto un elemento è simile al proprio cluster rispetto ad altri cluster.

2. Adjusted Rand Index: Questa metrica confronta i cluster predetti con i veri cluster per vedere quanto si avvicinano.

3. Cluster Purity: Questa misura quanti elementi in un cluster appartengono alla stessa classe.

#Risultati dell'Esperimento

#Clustering KMeans

Partendo da KMeans, è importante specificare il numero di cluster. Le recensioni sono state categorizzate in cinque valutazioni a stelle. Tuttavia, analizzando i dati, è stato riscontrato che i punteggi di silhouette raggiungevano il picco a tre cluster anziché cinque. Questo ha sollevato la questione se le recensioni dovessero effettivamente essere raggruppate in tre cluster piuttosto che nelle cinque valutazioni assegnate.

Per KMeans, i risultati hanno mostrato che gli embeddings BERT-CLS hanno performato leggermente meglio degli altri, ma la qualità del clustering era comunque insoddisfacente nel complesso, indicando una potenziale dissonanza tra il numero di cluster e la reale distribuzione dei dati.

#Clustering Agglomerativo a Linkaggio Singolo

Successivamente, è stato testato il clustering agglomerativo a linkaggio singolo. Questo metodo determina i cluster in base ai punti più vicini. Qui, gli embeddings BERT-CLS hanno avuto i punteggi di silhouette più alti per tre cluster, ma le prestazioni sono diminuite significativamente quando il numero di cluster è aumentato a cinque. Questo ha illustrato che, sebbene questo metodo possa trovare cluster, fatica all'aumentare della complessità.

#Clustering DBSCAN

Passando a DBSCAN, che identifica regioni dense nei dati, ha prodotto punteggi di silhouette più alti quando il parametro epsilon era impostato su valori più bassi. Tuttavia, questo ha portato a numerosi punti classificati come rumore, il che può distorcere l'interpretazione della qualità del clustering. I risultati hanno indicato che, sebbene DBSCAN possa performare bene, fatica con densità variabili nei dati.

#Clustering HDBSCAN

Infine, è stato testato HDBSCAN. Questa volta, gli embeddings creati con Word2Vec e BERT average hanno performato meglio, producendo punteggi di silhouette e purezza più alti. Il numero di cluster identificati era inferiore rispetto a DBSCAN, eppure i risultati indicavano una buona qualità di clustering. Questo suggerisce che HDBSCAN è più adatto per questo tipo di dati rispetto ai suoi predecessori.

#Analisi dei Risultati

Gli esperimenti hanno dimostrato prestazioni variabili nei diversi algoritmi di clustering e embeddings. In generale, algoritmi basati sulla densità come DBSCAN e HDBSCAN hanno offerto risultati più promettenti rispetto a KMeans e metodi a linkaggio singolo. Tuttavia, il numero di outlier etichettati come rumore era anche maggiore nei metodi di densità, il che deve essere considerato nella valutazione dell'efficacia complessiva.

#Limitazioni

Nonostante i risultati, ci sono diverse limitazioni in questo studio. Il dataset era relativamente ristretto, composto principalmente da recensioni di prodotti per l'elettronica di consumo. Dataset più ampi probabilmente fornirebbero spunti diversi. Inoltre, fattori come le variazioni linguistiche o le demografie dei clienti non sono stati considerati, il che potrebbe influenzare il sentiment delle recensioni e le prestazioni del clustering.

Le valutazioni assegnate ai prodotti potrebbero anche semplificare la complessità delle opinioni dei clienti, portando a interpretazioni errate nei risultati del clustering. Poiché molte recensioni sono sfumate, è possibile che una scala di valutazione più fine consentirebbe un'analisi più ricca.

#Direzioni Future

In futuro, dataset più ampi che comprendano categorie di prodotti diverse, demografie dei clienti e lingue migliorerebbero l'analisi. C'è anche spazio per embeddings più avanzati che potrebbero catturare meglio i sentimenti sottostanti rispetto a quelli attualmente disponibili.

Migliorare la messa a punto degli iperparametri negli algoritmi di clustering potrebbe anche portare a prestazioni migliori. Infine, continuare a sviluppare algoritmi di clustering specializzati per i dati testuali sarebbe utile.

#Conclusione

In sintesi, questa ricerca esplora come diverse rappresentazioni testuali influenzano le prestazioni del clustering degli algoritmi applicati alle recensioni dei prodotti. Sebbene i metodi basati sulla densità come DBSCAN e HDBSCAN abbiano mostrato promesse, rimangono sfide nella gestione del rumore e delle densità variabili dei cluster. I risultati mettono in evidenza l'importanza di selezionare i giusti algoritmi e tecniche di rappresentazione per analizzare efficacemente i dati testuali, indicando la necessità di ulteriori esplorazioni in questo dominio.