यह शोधपत्र एक नए अनुशंसा कार्य का प्रस्ताव करता है जो उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को केवल एक भावना, जैसे "पसंद" में व्यक्त करने की पारंपरिक पद्धति से आगे बढ़कर, विविध और विस्तृत भावनात्मक अवस्थाओं, जैसे "परमानंद", "रुचि", "प्रसन्नता", और "सुखद आश्चर्य" पर विचार करता है। हम पुस्तक समीक्षा डेटा से प्राप्त विविध भावनात्मक अवस्थाओं के भावों वाला एक विशाल डेटासेट तैयार करते हैं और उसका उपयोग एक ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित अनुशंसा मॉडल प्रस्तावित करने के लिए करते हैं। यह मॉडल वस्तुओं के पाठ्य विवरण और उपयोगकर्ताओं की भावनात्मक प्राथमिकताओं को इनपुट के रूप में उपयोग करता है ताकि उपभोग के बाद विशिष्ट भावनात्मक अवस्थाओं को उत्पन्न करने वाली वस्तुओं की अनुशंसा की जा सके। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि पाठ्य जानकारी का उपयोग करने वाले मॉडल ने सर्वोत्तम प्रदर्शन प्राप्त किया।
