Um dies zu erreichen, müsste das maschinelle Lernmodell verschiedene Aufgaben erfüllen, wie z. B. Wortsegmentierung, Stoppwörter, Extraktion von Merkmalen und das Auffinden ähnlicher Produkte, die andere Benutzer gekauft haben, usw. In diesem Projekt nehmen wir das Beispiel eines Handy-Empfehlungssystems und haben versucht, die Handy-Rezensionen mit Hilfe der Stimmungsanalyse als positiv oder negativ zu kategorisieren. Wir haben ein Empfehlungssystem mit einem verbesserten itembasierten kollaborativen Filter auf der Grundlage der Stimmung der Benutzer aufgebaut, das Handys vorschlagen kann, die einem Benutzer gefallen könnten, basierend auf der Liste der Handys, die er bereits angesehen hat.