iRev: Um framework de avaliação de sistemas de recomendação baseados comentários textuais - Bittencourt, Guilherme; Vasconcelos, Naan; Rocha, Leonardo (Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação, 2025)
Os avanços atuais em Sistemas de Recomendação e Processamento de Linguagem Natural têm motivado estudos recentes a retornarem seu interesse em sistemas de recomendação baseados comentários textuais (RARSs). Nesse sentido, realizamos mapeamento sistemático selecionando 117 artigos publicados nos principais veículos da área, apresentando um resumo dos avanços, destacando os principais algoritmos propostos e detalhando os conjuntos de dados e métricas mais utilizados em configurações experimentais. As implementações e demais artefatos extraídos deste estudo foram consolidados em um framework: iREV. Conduzimos uma comparação experimental entre propostas de última geração, destacando as principais perspectivas para desenvolvimentos futuros.