Knowledge aggregation in people recommender systems : matching skills to tasks

People recommender systems (PRS) are a special type of RS. They are often adopted to identify people capable of performing a task. Recommending people poses several challenges not exhibited in traditional RS. Elements such as availability, overload, unresponsiveness, and bad recommendations can have adverse effects. This thesis explores how people’s preferences can be elicited for single-event matchmaking under uncertainty and how to align them with appropriate tasks. Different methodologies are introduced to profile people, each based on the nature of the information from which it was obtained. These methodologies are developed into three use cases to illustrate the challenges of PRS and the steps taken to address them. Each one emphasizes the priorities of the matching process and the constraints under which these recommendations are made. First, multi-criteria profiles are derived completely from heterogeneous sources in an implicit manner characterizing users from multiple perspectives and multi-dimensional points-of-view without influence from the user. The profiles are introduced to the conference reviewer assignment problem. Attention is given to distribute people across items in order reduce potential overloading of a person, and neglect or rejection of a task. Second, people’s areas of interest are inferred from their resumes and expressed in terms of their uncertainty avoiding explicit elicitation from an individual or outsider. The profile is applied to a personnel selection problem where emphasis is placed on the preferences of the candidate leading to an asymmetric matching process. Third, profiles are created by integrating implicit information and explicitly stated attributes. A model is developed to classify citizens according to their lifestyles which maintains the original information in the data set throughout the cluster formation. These use cases serve as pilot tests for generalization to real-life implementations. Areas for future application are discussed from new perspectives.Els sistemes de recomanació de persones (PRS) són un tipus especial de sistemes recomanadors (RS). Sovint s’utilitzen per identificar persones per a realitzar una tasca. La recomanació de persones comporta diversos reptes no exposats en la RS tradicional. Elements com la disponibilitat, la sobrecàrrega, la falta de resposta i les recomanacions incorrectes poden tenir efectes adversos. En aquesta tesi s'explora com es poden obtenir les preferències dels usuaris per a la definició d'assignacions sota incertesa i com aquestes assignacions es poden alinear amb tasques definides. S'introdueixen diferents metodologies per definir el perfil d’usuaris, cadascun en funció de la naturalesa de la informació necessària. Aquestes metodologies es desenvolupen i s’apliquen en tres casos d’ús per il·lustrar els reptes dels PRS i els passos realitzats per abordar-los. Cadascun destaca les prioritats del procés, l’encaix de les recomanacions i les seves limitacions. En el primer cas, els perfils es deriven de variables heterogènies de manera implícita per tal de caracteritzar als usuaris des de múltiples perspectives i punts de vista multidimensionals sense la influència explícita de l’usuari. Això s’aplica al problema d'assignació d’avaluadors per a articles de conferències. Es presta especial atenció al fet de distribuir els avaluadors entre articles per tal de reduir la sobrecàrrega potencial d'una persona i el neguit o el rebuig a la tasca. En el segon cas, les àrees d’interès per a caracteritzar les persones es dedueixen dels seus currículums i s’expressen en termes d’incertesa evitant que els interessos es demanin explícitament a les persones. El sistema s'aplica a un problema de selecció de personal on es posa èmfasi en les preferències del candidat que condueixen a un procés d’encaix asimètric. En el tercer cas, els perfils dels usuaris es defineixen integrant informació implícita i atributs indicats explícitament. Es desenvolupa un model per classificar els ciutadans segons els seus estils de vida que manté la informació original del conjunt de dades del clúster al que ell pertany. Finalment, s’analitzen aquests casos com a proves pilot per generalitzar implementacions en futurs casos reals. Es discuteixen les àrees d'aplicació futures i noves perspectives.Postprint (published version

Fast and Robust Rank Aggregation against Model Misspecification

In rank aggregation, preferences from different users are summarized into a total order under the homogeneous data assumption. Thus, model misspecification arises and rank aggregation methods take some noise models into account. However, they all rely on certain noise model assumptions and cannot handle agnostic noises in the real world. In this paper, we propose CoarsenRank, which rectifies the underlying data distribution directly and aligns it to the homogeneous data assumption without involving any noise model. To this end, we define a neighborhood of the data distribution over which Bayesian inference of CoarsenRank is performed, and therefore the resultant posterior enjoys robustness against model misspecification. Further, we derive a tractable closed-form solution for CoarsenRank making it computationally efficient. Experiments on real-world datasets show that CoarsenRank is fast and robust, achieving consistent improvement over baseline methods

Make it personal: a social explanation system applied to group recommendations

Recommender systems help users to identify which items from a variety of choices best match their needs and preferences. In this context, explanations act as complementary information that can help users to better comprehend the system’s output and to encourage goals such as trust, confidence in decision-making or utility. In this paper we propose a Personalized Social Individual Explanation approach (PSIE). Unlike other expert systems the PSIE proposal novelly includes explanations about the system’s group recommendation and explanations about the group’s social reality with the goal of inducing a positive reaction that leads to a better perception of the received group recommendations. Among other challenges, we uncover a special need to focus on “tactful” explanations when addressing users’ personal relationships within a group and to focus on personalized reassuring explanations that encourage users to accept the presented recommendations. Besides, the resulting intelligent system significatively increases users’ intent (likelihood) to follow the recommendations, users’ satisfaction and the system’s efficiency and trustworthiness

Probabilistic Personalized Recommendation Models For Heterogeneous Social Data

Content recommendation has risen to a new dimension with the advent of platforms like Twitter, Facebook, FriendFeed, Dailybooth, and Instagram. Although this uproar of data has provided us with a goldmine of real-world information, the problem of information overload has become a major barrier in developing predictive models. Therefore, the objective of this The- sis is to propose various recommendation, prediction and information retrieval models that are capable of leveraging such vast heterogeneous content. More specifically, this Thesis focuses on proposing models based on probabilistic generative frameworks for the following tasks: (a) recommending backers and projects in Kickstarter crowdfunding domain and (b) point of interest recommendation in Foursquare. Through comprehensive set of experiments over a variety of datasets, we show that our models are capable of providing practically useful results for recommendation and information retrieval tasks

A Holistic Approach to OLAP Sessions Composition: The Falseto Experience

International audienceOLAP is the main paradigm for flexible and effective exploration of multidimensional cubes in data warehouses. During an OLAP session the user analyzes the results of a query and determines a new query that will give her a better understanding of information. Given the huge size of the data space, this exploration process is often tedious and may leave the user disoriented and frustrated. This paper presents an OLAP tool 1 named Falseto (Former AnalyticaL Sessions for lEss Tedious Olap), that is meant to assist query and session composition, by letting the user summarize, browse, query, and reuse former analytical sessions. Falseto's implementation on top of a formal framework is detailed. We also report the experiments we run to obtain and analyze real OLAP sessions and assess Falseto with them. Finally, we discuss how Falseto can be seen as a starting point for bridging OLAP with exploratory search, a search paradigm centered on the user and the evolution of her knowledge

Group Recommendations with Responsibility Constraints

Sosiaalisen median laajeneminen on johtanut siihen, että yhä useammin ihmiset muodostavat ryhmiä erilaisia aktiviteetteja varten, ja peräkkäisiä ryhmäsuositteluja tuottavat järjestelmät ovat nousseet suosituksi tutkimusalueeksi. Ryhmälle tehtävät suositukset ovat huomattavasti monimutkaisempia kuin yksittäiset suositukset, koska suosittelujärjestelmät joutuvat vastaamaan kaikkien ryhmän jäsenten usein ristiriitaisten etujen tasapainottamisesta. Ottaen huomioon suositusten vaikutus käyttäjien kokemaan järjestelmän suorituskykyyn (esim. elokuvasuositukset) ja suositustehtävien usein varsin arkaluontoinen luonne (esim. sähköisen terveydenhuollon suositukset), suositusten luomisprosessia tulee harkita huolellisesti. Näistä seikoista johtuen on tullut entistä tarpeellisemmaksi kehittää erilaisia vastuullisuusrajoitteita noudattavia suosituksia. Tällaisia vastuullisuusrajoitteita ovat muun muassa reiluus eli puolueettomuus, ja läpinäkyvyys , joka helpottaa järjestelmän prosessien ymmärtämistä. Jos näitä rajoituksia noudatetaan, niin ryhmäsuosittelijoista tulee monimutkaisempia. On edelleen haastavampaa, jos suosittelijat käsittelevät suositusten jonoa sen sijaan, että jokainen suositus käsitellään erillään muista. Intuitiivisesti järjestelmän tulee ottaa huomioon itsensä ja ryhmän välisen vuorovaikutuksen historia ja mukauttaa suosituksiaan aikaisempien suositusten vaikutuksen mukaisesti. Tämä havainto johtaa uuden suositusjärjestelmätyypin, peräkkäisten ryhmäsuositusjärjestelmien , syntymiseen. Tavalliset ryhmäsuositusmenetelmät ovat tehottomia, kun niitä käytetään peräkkäisessä skenaariossa. Ne tuottavat usein suosituksia, joita ei ole edes tarkoitettu reiluksi kaikkia ryhmän jäseniä kohtaan, eli kaikki ryhmän jäsenet eivät ole yhtä tyytyväisiä suosituksiin. Käytännössä, kun jokaista suositusprosessia tarkastellaan erikseen, aina löytyy vähiten tyytyväinen jäsen. Vähiten tyytyväisimmän jäsenen ei kuitenkaan pitäisi aina olla sama, kun järjestelmän käyttö kattaa useamman kuin yhden suosituskierroksen. Tämä johtaisi oikeudenmukaisuuden rajoitteen rikkomiseen, koska järjestelmä olisi puolueellinen yhtä ryhmän jäsentä vastaan. Suositusjärjestelmien monimutkaisuuden vuoksi käyttäjät eivät ehkä pysty ymmärtämään ehdotuksen perusteluja. Tämän torjumiseksi monet järjestelmät tarjoavat selityksiä ja suosituksia avoimuusrajoituksen mukaisesti. Keskustelu siitä, miksi kohdetta ei ehdoteta, on arvokasta erityisesti järjestelmänvalvojille. Selitykset tällaisiin kyselyihin ovat heille korvaamatonta palautetta, kun he ovat kalibroimassa tai korjaamassa järjestelmäänsä. Kaiken kaikkiaan tämän opinnäytetyön tavoitteena on vastata seuraaviin tutkimuskysymyksiin (RQ). RQ1. Kuinka määritellä peräkkäiset ryhmäsuositukset ja miksi niitä tarvitaan? Kuinka suunnitella ryhmäsuositusmenetelmiä niiden pohjalta? Tässä opinnäytetyössä määritellään formaalisti peräkkäinen ryhmäsuositusjärjestelmä ja mitä tavoitteita sen tulee noudattaa. Lisäksi ehdotetaan kolmea uutta ryhmäsuositusmenetelmää oikeudenmukaisten peräkkäisten ryhmäsuositusten tuottamiseksi. RQ2. Kuinka hyödyntää vahvistusoppimista ryhmäsuositusmenetelmän valinnassa, kun järjestelmän ympäristö muuttuu jokaisen suosituskierroksen jälkeen? RQ1:n laajennuksessa tässä opinnäytetyössä ehdotetaan vahvistukseen perustuvaa mallia, joka valitsee sopivimman ryhmäsuositusmenetelmän käytettäväksi koko sarjassa, samalla pyrkien reiluuteen. RQ3. Kuinka suunnitella kysymyksiä ja tuottaa selityksiä sille, miksi jokin joukko ei näkynyt suosituslistalla tai tietyssä paikassa? Tässä väitöskirjassa määritellään miksi-ei- kysymys ja esitetään näiden kysymysten rakenne. Lisäksi työssä ehdotetaan mallia, jolla luodaan selityksiä näihin miksi-ei-kysymyksiin. RQ4. Kuinka sisällyttää erilaisia terveyteen liittyviä näkökohtia ryhmäsuosituksiin? Näissä on tärkeää antaa oikeudenmukaisia suosituksia, koska terveyssuositukset ovat erittäin arkaluontoisia. Mahdollisimman oikeudenmukaisen suosituksen tuottamiseksi tässä opinnäytetyössä ehdotetaan mallia, joka sisältää erilaisia terveysnäkökohtia.The expansion of social media has led more people to form groups for specific activities, and, consecutively, group recommender systems have emerged as popular research. In contrast to single recommendations, group recommendations involve a much greater degree of complexity since the systems are responsible for balancing the often conflicting interests of all group members. Due to the impact of recommendations on users’ perceived performance (e.g., movie recommendations) and the often inherently sensitive nature of recommendation tasks (e.g., e-health recommendations), the process by which recommendations are generated should be carefully considered. As a result, it has become increasingly necessary to develop recommendations that adhere to various responsibility constraints. Such responsibility constraints include fairness , which corresponds to a lack of bias, and transparency , which facilitates an understanding of the processes of the system. Nevertheless, if these constraints are followed, group recommender systems be- come more complex. It is even more challenging if they are to consider a sequence of recommendations rather than each recommendation as a separate process. Intuitively, the system should take into account the historical interactions between itself and the group and adjust its recommendations in accordance with the impact of its previous suggestions. This observation leads to the emergence of a new type of recommender system, called sequential group recommendation systems. However, standard group recommendation approaches are ineffective when applied in a sequential scenario. They often produce recommendations that are not even intended to be fair to all group members, i.e., not all group members are equally satisfied with the recommendations. In practice, when each recommendation process is considered in isolation, there is always going to be a least satisfied member. However, the least satisfied member should not always be the same when the scope of the system encompasses more than one recommendation round. This will result in the fairness constraint being broken since the system is biased against one group member. As a result of the complex nature of recommender systems, users may be unable to understand the reasoning behind a suggestion. To counter this, many systems provide explanations along with their recommendations in adherence to the transparency constraint. Discussing why not suggesting an item is valuable, especially for system administrators. Explanations to such queries are invaluable feedback for them when they are in the process of calibrating or debugging their system. Overall, this thesis aims to answer the following Research Questions (RQ). RQ1. How to define sequential group recommendations, and why are they needed? How to de- sign group recommendation methods based on them? This thesis formally defines a sequential group recommender system and what objectives it should observe. Additionally, it proposes three novel group recommendation methods to produce fair sequential group recommendations. RQ2. How to exploit reinforcement learning to select a group recommendation method when the system’s environment changes after each recommendation round? In an extension of the RQ1, this thesis proposes a reinforcement-based model that selects the most appropriate group recommendation method to apply throughout a series of recommendations while aiming for fair recommendations. RQ3. How to design questions and produce explanations for why a set of items did not appear in a recommendation list or at a particular position? This dissertation defines what a Why-not question is, as well as presents a structure for them. Additionally, it proposes a model to generate explanations for these Why-not questions. RQ4. How to incorporate various health-related aspects in group recommendations? It is important to make fair recommendations when dealing with extremely sensitive health-related information. In order to produce as fair a recommendation as possible, this thesis proposes a model that incorporates various health aspects