Υβριδική προσαρμοστική μέθοδος πρόβλεψης μεταβαλλόμενων προτιμήσεων χρηστών

Χρησιμοποιούμε το ιστορικό ενός χρήστη που περιέχει την αλληλεπίδραση του με το σύστημα μέσα στον χρόνο και μέσω αυτού προσπαθούμε να βγάλουμε συμπεράσματα για το ποιες είναι οι προτιμήσεις και τα ενδιαφέροντα του. Για να μπορέσουμε να προβλέψουμε με μεγαλύτερη επιτυχία τις προτιμήσεις των χρηστών εξάγουμε πληροφορία από το ιστορικό του κάθε χρήστη ξεχωριστά, το προφίλ όμοιων χρηστών, τα δημογραφικά τους χαρακτηριστικά άλλα και τα δομικά χαρακτηριστικά των αντικειμένων που υπάρχουν στο σύστημα. Η μέθοδος εκτιμά την προτίμηση του χρήστη για κάθε δομικό χαρακτηριστικό ενός αντικειμένου και μέσω αυτών για το ίδιο το αντικείμενο. Οι εκτιμήσεις για τις προτιμήσεις των χαρακτηριστικών γίνονται είτε βάσει των αντικειμένων που περιέχουν το χαρακτηριστικό και για τα οποία γνωρίζουμε την προτίμηση του χρήστη, είτε από την προτίμηση που έχουν εκφράσει όμοιοι χρήστες. Από το ιστορικό του χρήστη εντοπίζουμε τα χαρακτηριστικά που είναι πιο σημαντικά για κάθε πρόβλεψη καθώς και το πως αλλάζουν οι προτιμήσεις που έχουν δοθεί στο παρελθόνWe use the logged interaction between users and the system over the time and we try to detect what users likes and what is interesting for them. We extract content based, collaborative based and demographic based user profiles and we combine these to make estimations about how interesting and significant are the features of the items to any user. The new algorithm uses the content-based, collaborative based and demographic based estimations about item features to predict “rates” for items that are not yet considered. From the log files we extract the statistical significance about item features and past user rates to adapt to the current rates that a user would giv

Recommender systems and time context: Characterization of a robust evaluation protocol to increase reliability of measured improvements

Tesis doctoral inédita. Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, octubre de 201

A recommender system with interest-drifting

Collaborative filtering and content-based recommendation methods are two major approaches used in recommender systems. These two methods have some drawbacks in dealing with situations such as sparse data and cold start problems. Recently, combined methods were proposed to overcome these problems. However, a highly effective recommender system may still face a new challenge on interest drift. In this case, customer interests may change over time. For example, more recent users’ ratings on items may reflect more on users’ current interests than those of long time ago. Unfortunately, current available combination approaches do not consider this important factor and training data sets are regarded as static and time-insensitive. In this paper, we present a novel hybrid recommender system to overcome the interest drift problem by embedding the time-sensitive functions into the recommendation process. The users’ interests changing behaviours are considered with time function. Our experiments demonstrate a better performance than that of the collaborative filtering approaches considering interests drift and those of the combined approaches without considering interests drift