Los sistemas de recomendación ayudan a los usuarios al recomendar artículos, como productos y servicios, que pueden ser de interés para estos usuarios. Los sistemas de recomendación conscientes del contexto han sido ampliamente investigados tanto en la academia como en la industria porque pueden hacer recomendaciones basadas en el contexto actual de un usuario (por ejemplo, ubicación y tiempo). Además, la llegada de la Web 2.0 y la creciente popularidad de los medios sociales y de comercio electrónico han animado a los usuarios a escribir de manera natural textos que describen su evaluación de los artículos. Hay un esfuerzo creciente por incorporar la rica información incrustada en las reseñas/textos de los usuarios en los sistemas de recomendación. Dada la importancia de este tipo de textos y su uso junto con técnicas de minería de opiniones y extracción de información contextual para los sistemas de recomendación, presentamos una revisión sistemática sobre los sistemas de recomendación que exploran tanto la información contextual como la minería de opiniones. Esta revisión sistemática siguió un protocolo bien definido. Sus resultados se basaron en 17 artículos, seleccionados entre 195 artículos identificados en cuatro bibliotecas digitales. Los resultados de esta revisión ofrecen un resumen general de la investigación actual sobre este tema y señalan algunas áreas que pueden mejorarse en futuros trabajos primarios.