Goal-based structuring in a recommender systems

Recommender systems help people to find information that is interesting to them. However, current recommendation techniques only address the user's short-term and long-term interests, not their immediate interests. This paper describes a method to structure information (with or without using recommendations) taking into account the users' immediate interests: a goal-based structuring method. Goal-based structuring is based on the fact that people experience certain gratifications from using information, which should match with their goals. An experiment using an electronic TV guide shows that structuring information using a goal-based structure makes it easier for users to find interesting information, especially if the goals are used explicitly; this is independent of whether recommendations are used or not. It also shows that goal-based structuring has more influence on how easy it is for users to find interesting information than recommendations

Design and Implementation of a Customer Personalised Recomender System

[ANGLÈS] Market basket analysis is examined through the application of probabilistic topic models and case-based reasoning in order to provide more insight into customer buying habits and generate meaningful recommendations

Modèle multi-agents pour le filtrage collaboratif de l'information

Les systèmes de recommandation sont nés de la volonté de pallier le problème de surcharge d'information du web. Combinant des techniques de filtrage d'information, personnalisation, intelligence artificielle, réseaux sociaux et interaction personne-machine, les systèmes de recommandation fournissent à des utilisateurs des suggestions qui répondent à leurs besoins et préférences informationnelles. En effet, les systèmes de recommandation sont particulièrement sollicités dans les applications de commerce électronique. Cependant, ce type de système a été en grande partie confiné à une architecture centralisée. Récemment, l'architecture distribuée a connu une popularité croissante, comme en témoigne par exemple, les réseaux pair-à-pair (« peer-to-peer »), le calcul distribué (« Grid computing »), le web sémantique, etc., et s'impose peu à peu comme une alternative à l'approche client/serveur classique. L'hypothèse des chercheurs est que les systèmes de recommandation peuvent tirer profit d'une architecture distribuée. Dans cette thèse, nous étudions les défis que posent les systèmes de recommandation distribués et nous proposons une nouvelle architecture pair-à-pair, de filtrage collaboratif, basée sur la discrimination du voisinage. Nous étudions l'évolution de la performance, de la couverture et de la qualité des prédictions pour différentes techniques de recommandation. En outre, nous identifions la méthode de recommandation la plus efficace pour cette nouvelle architecture pair-à-pair. Bien que cette thèse se concentre essentiellement sur le domaine décentralisé de système de recommandation, nos contributions ne se limitent pas strictement à ce domaine de recherche. En effet, ces contributions touchent des problèmes de recherche dans plusieurs autres domaines de recherche (système multi-agents, gestions profils utilisateurs, réduction de la complexité computationnelle, collecte des préférences utilisateurs, PageRank, etc.). ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Filtrage de l'information, Filtrage collaboratif, Système de recommandation, Système distribué, Agent social

Interim research assessment 2003-2005 - Computer Science

This report primarily serves as a source of information for the 2007 Interim Research Assessment Committee for Computer Science at the three technical universities in the Netherlands. The report also provides information for others interested in our research activities

Case-based reasoning as a prediction strategy for hybrid recommender systems

Hybrid recommender systems are capable of providing better rec-ommendations than non-hybrid ones. Our approach to hybrid recommenders is the use of prediction strategies that determine which prediction technique(s) should be used at the moment an actual prediction is required. In this paper, we determine whether case-based reasoning can provide more accurate prediction strategies than rule-based predictions strategies created manually by experts. Experiments show that case-based reasoning can indeed be used to create pre-diction strategies; it can even increase the accuracy of the recommender in sys-tems where the accuracy of the used prediction techniques is highly spread