Choice of Metrics used in Collaborative Filtering and their Impact on Recommender Systems

The capacity of recommender systems to make correct predictions is essentially determined by the quality and suitability of the collaborative filtering that implements them. The common memory-based metrics are Pearson correlation and cosine, however, their use is not always the most appropriate or sufficiently justified. In this paper, we analyze these two metrics together with the less common mean squared difference (MSD) to discover their advantages and drawbacks in very important aspects such as the impact when introducing different values of k-neighborhoods, minimization of the MAE error, capacity to carry out a sufficient number of predictions, percentage of correct and incorrect predictions and behavior when attempting to recommend the n-best items. The paper lists the results and practical conclusions that have been obtained after carrying out a comparative study of the metrics based on 135 experiments on the MovieLens database of 100,000 ratios

Selection of Software Product Line Implementation Components Using Recommender Systems: An Application to Wordpress

In software products line (SPL), there may be features which can be implemented by different components, which means there are several implementations for the same feature. In this context, the selection of the best components set to implement a given configuration is a challenging task due to the high number of combinations and options which could be selected. In certain scenarios, it is possible to find information associated with the components which could help in this selection task, such as user ratings. In this paper, we introduce a component-based recommender system, called (REcommender System that suggests implementation Components from selecteD fEatures), which uses information associated with the implementation components to make recommendations in the domain of the SPL configuration. We also provide a RESDEC reference implementation that supports collaborative-based and content-based filtering algorithms to recommend (i.e., implementation components) regarding WordPress-based websites configuration. The empirical results, on a knowledge base with 680 plugins and 187 000 ratings by 116 000 users, show promising results. Concretely, this indicates that it is possible to guide the user throughout the implementation components selection with a margin of error smaller than 13% according to our evaluation.Ministerio de Economía y Competitividad RTI2018-101204-B-C22Ministerio de Economía y Competitividad TIN2014-55894-C2-1-RMinisterio de Economía y Competitividad TIN2017-88209-C2-2-RMinisterio de Economía, Industria y Competitividad MCIU-AEI TIN2017-90644-RED

Movie Recommender System

Recommender systems are necessary in current time, since the information available online can be overloading to a user. These systems are used everywhere, starting from the online shops to the websites that are focused on recommending particular item, such as videos to watch or songs to listen to. Recommender system that predicts the likings of a user based on their previous behavior is very popular when it comes to picking up the movies to watch. This paper talks more about the movie recommender systems, and explains the way that different types of recommendations can be used in order to test datasets and provide good recommendations for variety of users

On the selection and analysis of software product line implementation components using intelligent techniques

En los últimos años y con el creciente avance tecnológico, las empresas ya no se centran exclusivamente en diseñar un producto para un cliente (por ejemplo, el diseño de un sitio web para el Hotel Decameron), sino en producir para un dominio (por ejemplo, el diseño de sitios web para hoteles); es decir, el diseño de un producto que pueda adaptarse fácilmente a las diferentes variaciones que puedan existir para un mismo producto y que se adapte a los gustos individuales de los clientes. En la ingeniería de software, esto puede lograrse a través de la gestión de líneas de productos de software (SPL). Una SPL se define como un conjunto de sistemas que comparten un conjunto común de características que satisfacen la demanda de un mercado específico. Una SPL intenta reducir el esfuerzo y el costo de implementar y mantener en el tiempo un conjunto de productos de software similares; sin embargo, manejar la variabilidad en estos sistemas es una tarea dif´ıcil, a mayor n´umero de productos m´as complejo se hace manejarlos. Los modelos de caracter´ısticas (FMs) se emplean para representar gr´aficamente las partes comunes y variables de una SPL. Dada la gran cantidad de caracter´ısticas que se pueden derivar de un modelo de caracter´ıstica (FM), resulta dif´ıcil de gestionarlos. Para hacer frente a estos problemas se ha propuesto el An´alisis Autom´atico de Modelos de Caracter´ısticas (AAFM) que mediante el uso de herramientas asistidas por ordenador, se ocupa de la extracci ´on de información de los modelos de características. No obstante, existen ciertos escenarios en los que la configuración de un producto se convierte en una actividad compleja dado el número de componentes que existen para implementar una determinada característica. En esta tesis, exploramos técnicas inteligentes para resolver dos problemas que surgen al manejar una SPL: i. Por un lado, hemos identificado los problemas que surgen cuando un desarrollador desea mantener sus aplicaciones al d´ıa con los últimos avances tecnol´ogicos. La estrecha relaci ´on entre las caracter´ısticas de aplicaci ´on y los componentes de plataforma es dif´ıcil de rastrear. Los desarrolladores deben ser conscientes de las consecuencias que podr´ıan traer a las aplicaciones existentes cuando cambia el hardware donde se va a ejecutar; por ejemplo, cuando una aplicaci ´on se traslada de un smartphone a una computadora/tablet, o cuando una plataforma se actualiza a una nueva versi´on. Los diferentes tama˜nos y resoluciones de pantalla, la posible ausencia de un radio celular o el aumento de la cantidad de memoria pueden tener impactos positivos o negativos en una aplicaci ón. En este contexto, dado que las caracter´ısticas de aplicaci ´on y de plataforma están conceptualmente separadas, sus caracter´ısticas pueden modelarse en dos modelos distintos. Por consiguiente, manejar la trazabilidad entre estas dos capas y c´omo los posibles cambios en ciertas caracter´ısticas puedan afectar a la otra capa, es un problema que est´a por resolver. ii. Por otro lado, hemos encontrado lo complicado que es para el desarrollador de aplicaciones configurar un producto cuando hay una variedad de componentes de implementación para cada característica. Por ejemplo, un desarrollador web en WordPress busca manualmente aquellos componentes (plugins) que son factibles y más óptimos para cada sitio web. Esta tarea lleva tiempo y no siempre garantiza que los componentes seleccionados sean los m´as adecuados (en términos de calidad) para la aplicación requerida. Dos escenarios podrían surgir durante esta configuraci´on: primero, la selecci ´on emp´ırica de un componente, en la pr´actica, puede no proporcionar los resultados esperados; adem´as, no tener criterios basados en la experiencia de otros usuarios con respecto a estos componentes, podr´ıa inducir una mala selecci ´on y lograr una mala experiencia para el usuario final. En este contexto, el manejo de la relaci ´on entre los componentes de implementaci´on y sus caracter´ısticas es otro problema a resolver. Concretamente, las contribuciones de esta tesis se detallan a continuaci´on; Modelos de caracter´ısticas en m´ ultiples capas: En esta ´area introducimos un framework para el an´alisis de modelos de caracter´ısticas de m´ ultiples capas, llamado MAYA. Los objetivos que perseguimos con esta soluci´on son: i) modelar la variabilidad de los sistemas software en dos capas, incluyendo sus respectivas interdependencias; ii) definir un conjunto de operaciones que puedan imponerse a dichos modelos; iii) una implementaci ´on de referencia para el an´alisis de m´ ultiples capas basado en un caso de estudio en Android, y finalmente; iv) dos evaluaciones emp´ıricas que demuestran la viabilidad de nuestra propuesta en la pr´actica. Componentes de implementaci´on: La configuraci´on de un producto es una de las actividades m´as propensas a errores, m´as a ´un cuando para cada caracter´ıstica hay m´as de un componente que la implemente. Para gestionar estas configuraciones, introducimos un sistema de recomendaci ´on basado en componentes llamado RESDEC que facilita la selecci ´on de componentes de implementaci´on al crear productos en una SPL. Concretamente las contribuciones que se presentan con esta propuesta son: i) modelado del problema de selecci ´on de componentes de implementaci ´on como una tarea de recomendaci´on utilizando algoritmos de filtrado colaborativo y por contenido; ii) dise ˜no de un prototipo de herramienta de sistema de recomendaci´on basada en componentes lista para ser utilizada y extendida a otros entornos a partir de la selecci ´on de componentes de implementaci´on y, finalmente; iii) una evaluaci´on emp´ırica basado en sitios web de comercio electr ´onico enWordPress

Social software for music

Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 200

Utilizing implicit feedback data to build a hybrid recommender system

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Business AnalyticsIn e-commerce applications, buyers are overwhelmed by the number of products due to the high depth of assortments. They may be interested in receiving recommendations to assist with their purchasing decisions. However, many recommendation engines perform poorly in the absence of community data and contextual data. This thesis examines a hybrid matrix factorisation model, LightFM, representing users and items as linear combinations of their content features’ latent factors. The model embedding item features displays superior user and item cold-start performance. The results demonstrate the importance of selectively embedding contextual data in the presence of cold-start

Automating Software Customization via Crowdsourcing using Association Rule Mining and Markov Decision Processes

As systems grow in size and complexity so do their configuration possibilities. Users of modern systems are easy to be confused and overwhelmed by the amount of choices they need to make in order to fit their systems to their exact needs. In this thesis, we propose a technique to select what information to elicit from the user so that the system can recommend the maximum number of personalized configuration items. Our method is based on constructing configuration elicitation dialogs through utilizing crowd wisdom. A set of configuration preferences in form of association rules is first mined from a crowd configuration data set. Possible configuration elicitation dialogs are then modeled through a Markov Decision Processes (MDPs). Within the model, association rules are used to automatically infer configuration decisions based on knowledge already elicited earlier in the dialog. This way, an MDP solver can search for elicitation strategies which maximize the expected amount of automated decisions, reducing thereby elicitation effort and increasing user confidence of the result. We conclude by reporting results of a case study in which this method is applied to the privacy configuration of Facebook

Heath-PRIOR: An Intelligent Ensemble Architecture to Identify Risk Cases in Healthcare

Smart city environments, when applied to healthcare, improve the quality of people\u27s lives, enabling, for instance, disease prediction and treatment monitoring. In medical settings, case prioritization is of great importance, with beneficial outcomes both in terms of patient health and physicians\u27 daily work. Recommender systems are an alternative to automatically integrate the data generated in such environments with predictive models and recommend actions, content, or services. The data produced by smart devices are accurate and reliable for predictive and decision-making contexts. This study main purpose is to assist patients and doctors in the early detection of disease or prediction of postoperative worsening through constant monitoring. To achieve this objective, this study proposes an architecture for recommender systems applied to healthcare, which can prioritize emergency cases. The architecture brings an ensemble approach for prediction, which adopts multiple Machine Learning algorithms. The methodology used to carry out the study followed three steps. First, a systematic literature mapping, second, the construction and development of the architecture, and third, the evaluation through two case studies. The results demonstrated the feasibility of the proposal. The predictions are promising and adherent to the application context for accurate datasets with a low amount of noises or missing values