Neural Collaborative Filtering Classification Model to Obtain Prediction Reliabilities

Neural collaborative filtering is the state of art field in the recommender systems area; it provides some models that obtain accurate predictions and recommendations. These models are regression-based, and they just return rating predictions. This paper proposes the use of a classification-based approach, returning both rating predictions and their reliabilities. The extra information (prediction reliabilities) can be used in a variety of relevant collaborative filtering areas such as detection of shilling attacks, recommendations explanation or navigational tools to show users and items dependences. Additionally, recommendation reliabilities can be gracefully provided to users: “probably you will like this film”, “almost certainly you will like this song”, etc. This paper provides the proposed neural architecture; it also tests that the quality of its recommendation results is as good as the state of art baselines. Remarkably, individual rating predictions are improved by using the proposed architecture compared to baselines. Experiments have been performed making use of four popular public datasets, showing generalizable quality results. Overall, the proposed architecture improves individual rating predictions quality, maintains recommendation results and opens the doors to a set of relevant collaborative filtering fields

Recomendação de Percursos Culturais com Escassez de Dados

Graças às novas tecnologias de informação e comunicação a partilha do património histórico, cultural e científico não se restringe apenas a uma população fixa num determinado espaço. A Universidade do Porto, com o projeto do Museu Digital da Universidade do Porto, visa partilhar o seu espólio com as diferentes comunidades através do mundo digital. Esta partilha de conhecimento pode ser muitas vezes facilitada através de sistemas de recomendação.Um sistema de recomendação não é mais que uma análise das preferências de um utilizador com o propósito de recomendar pontos de interesse que vão de encontro às suas necessidades de informação. No contexto desta tese, foi implementado um sistema de recomendação cuja principal função é a partilha do espólio da UP, destacando pontos de interesse. Nesta tese, o principal obstáculo que se enfrentou foi o próprio estado embrionário do projeto Museu Digital da Universidade do Porto, designadamente a falta de dados relativos aos possíveis utilizadores que queiram explorar o espólio. Assim, esta tese apresenta um sistema de recomendação baseada na sugestão de pontos de interesse em sequência, através de um algoritmo de mineração de sequências frequentes, o SPADE. Este é um trabalho exploratório que tem em conta a possível expansão do projeto com a anexação de novos pontos de interesse, e um histórico das visitas efetuadas pelos utilizadores e até mesmo o seu perfil.Palavras-chave: sistema de recomendação, mineração sequências frequentes, ponto de interesse (POI), SPADEThe exchange of historical, cultural and scientific heritage is nowadays accessible to global peoples thanks to information and communication technologies. Porto's University project Museu Digital da Universidade do Porto aims to share its assets with the different community's trough digital means. This method to share knowledge can be sometimes eased through recommender systems. The main purpose of a recommender system is to suggest items to a user according to its needs and preferences. This thesis implements a recommender system in which the main purpose is to share the Porto's University assets, highlighting points of interest. The early stage of the project Museu Digital da Universidade do Porto was the main obstacle of this thesis, due to the lack of user's data. Therefore, this thesis presents a recommender system based on sequential data mining algorithm SPADE which suggests points of interest as a sequence. This is an exploratory work able to be adapted to the possible development of the project, with new points of interest data, the record of historical visit data and user profile data.Keywords: recommender system, sequence pattern mining, point of interest (POI), spad

Sistemas de Recomendação para percursos culturais

Sendo uma instituição de memória, com uma vastidão de informação, o museu da Universidade do Porto é um local de importância elevada que deve ser cuidado. A transmissão, partilha e difusão dessa mesma informação para todo o público ao qual se oferece deve ser facilitada.A aplicação #IWASHERE criada pelo museu pretende ir ao encontro desta difusão da informação, aplicação que conta com a identificação de Pontos de Interesse e roteiros digitais referentes à cidade do Porto. Com o público-alvo muito vasto e com vantagens denotáveis, é imprescindível a criação de um Sistema de Recomendação que facilite a procura e pesquisa do utilizador.O objetivo centra-se na organização de todas as ferramentas que permitem recomendar um trajeto novo ou pontos de interesse novos a um utilizador no sistema. Para isso, apresentam-se dois cenários diferentes, ambos usando a filtragem colaborativa. O primeiro faz a semelhança entre trajetos e o segundo faz a semelhança entre os pontos de interesse. A definição do problema de otimização permitirá propor trajetos novos usando esses pontos visitados pelos utilizadores que o utilizador ativo ainda não tenha visitado.Being an institution of memory, with a vast information, the museum of the University of Porto is a place of high importance that must be taken care of. The trasmission, sharing and dissemination of this information to all the public to which it available, should be facilitated.The #IWASHERE application createad by the museum intends to meet this difussion of information. The application relies on the identification of Points of Interest and digital scripts referring to the city of Porto. With the large target audience and with undeniable advantages, this is essential to create a Recommendation System to facilitate user search.The goal is to organize all the tools that allow a recommendation of a new route or new Points of interest to a user in the system. For this, two different scenarios are presented, both using collaborative filtering. The first makes the similarity between paths and the second makes the similarity between points. Defining the optimization problema will allow to recommend new routes using the points visited by users that the active user has not yet visited