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商品のレビューを分析してショッピング・ガイドを生成する

概要

商品を購入する際に無数のレビューを調べたことがあれば、それにかなりの時間がかかることは経験済みでしょう。結局のところ知りたいのは、商品の選択肢のうち、高く評価している人の数が最も多い商品はどれかということです。買い物カゴの内容を最終的に決定するには、IBM Watson™ を利用できます。このパターンで作成する Watson Second Opinion というアプリは、候補となっている商品へのリンクを入力するようにユーザーに求め、それらの商品のレビューを検出してデータベース内に保管します。保管したレビューを Watson Natural Language Understanding を使用して分析し、レビューから引き出した洞察をユーザーに知らせます。

説明

商品のレビューを調べる目的は、購入を考えている候補のうち、高く評価している人の数が最も多い商品を知ることに尽きます。このパターンでは、購入する商品を決定するのに役立つアプリの作成に取り組みます。ここで作成するアプリは、Amazon でのレビューを取り、それらのレビューを Watson Natural Language Understanding サービスに取り込みます。取り込まれたレビューは Coudant® データベース内に保管されます。Watson NLU ではレビューのセンチメントを推測して要約します。このサンプル・アプリケーションが、ユーザーに代わってレビューを読み、全体的なレビューの洞察を提供します。このパターンは、複数のドキュメントを Watson NLU を使用して処理する方法を調べている開発者に役立つはずです。

このコード・パターンを完了すると、以下の方法がわかるようになります。

  • Watson の Node SDK を使用して Watson NLU とやり取りする
  • Watson NLU の結果を中心としたユーザー・インターフェースを作成する
  • アプリを IBM Cloud 内にデプロイする
  • Cloudant をデプロイして IBM Cloud アプリケーションに接続する

フロー

フロー

  1. ユーザーがアプリを IBM Cloud 内にデプロイします。ユーザーがアプリの UI を操作します。
  2. ユーザーが商品の URL を入力します。これにより、アプリが商品レビューの取得を開始します。
  3. 取得したレビューを後で使用できるよう、アプリが Cloudant 内にレビューを保管します。
  4. アプリがWatson NLU にレビューをアップロードします。
  5. Watson NLU がレビューの処理を完了すると、アプリがその結果 (一般的なセンチメントと上位エンティティー) を Cloudant 内に保管します。ユーザーが UI 内で結果を確認します。