Target tracking in the recommender space: Toward a new recommender system based on Kalman filtering

In this paper, we propose a new approach for recommender systems based on target tracking by Kalman filtering. We assume that users and their seen resources are vectors in the multidimensional space of the categories of the resources. Knowing this space, we propose an algorithm based on a Kalman filter to track users and to predict the best prediction of their future position in the recommendation space

Towards novelty-driven recommender systems

Abstract We get recommendations about everything and in a pervasive way. Recommender systems act like compasses for our journey in complex conceptual spaces and we more and more rely on recommendations to ground most of our decisions. Despite their extraordinary efficiency and reliability, recommender systems are far from being flawless. They display instead serious drawbacks that might seriously reduce our open-mindedness and our capacity of experiencing diversity and possibly conflicting views. In this paper, we carefully investigate the very foundations of recommendation algorithms in order to identify the determinants of what could be the next generation of recommender systems. We postulate that it is possible to overcome the limitations of current recommender systems, by getting inspiration from the way in which people seek for novelties and give value to new experiences. From this perspective, the notion of adjacent possible seems a relevant one to redesign recommender systems in a way that better aligns with the natural inclination of human beings towards new and pleasant experiences. We claim that this new generation of recommenders could help in overcoming the pitfalls of current technologies, namely the tendency towards a lack of diversity, polarization, the emergence of echo-chambers and misinformation

Recherche d'Information Sociale et Recommandation: Etat d'art et travaux futurs

International audienceThe explosion of web 2.0 and social networks has created an enormous and rewarding source of information that has motivated researchers in different fields to exploit it. Our work revolves around the issue of access and identification of social information and their use in building a user profile enriched with a social dimension, and operating in a process of personalization and recommendation. We study several approaches of Social IR (Information Retrieval), distinguished by the type of incorporated social information. We also study various social recommendation approaches classified by the type of recommendation. We then present a study of techniques for modeling the social user profile dimension, followed by a critical discussion. Thus, we propose our social recommendation approach integrating an advanced social user profile model.L’explosion du web 2.0 et des réseaux sociaux a crée une source d’information énorme et enrichissante qui a motivé les chercheurs dans différents domaines à l’exploiter. Notre travail s’articule autour de la problématique d’accès et d’identification des informations sociales et leur exploitation dans la construction d’un profil utilisateur enrichi d’une dimension sociale, et son exploitation dans un processus de personnalisation et de recommandation. Nous étudions différentes approches sociales de RI (Recherche d’Information), distinguées par le type d’informations sociales incorporées. Nous étudions également diverses approches de recommandation sociale classées par le type de recommandation. Nous exposons ensuite une étude des techniques de modélisation de la dimension sociale du profil utilisateur, suivie par une discussion critique. Ainsi, nous présentons notre approche de recommandation sociale proposée intégrant un modèle avancé de profil utilisateur social

Recommender systems in industrial contexts

This thesis consists of four parts: - An analysis of the core functions and the prerequisites for recommender systems in an industrial context: we identify four core functions for recommendation systems: Help do Decide, Help to Compare, Help to Explore, Help to Discover. The implementation of these functions has implications for the choices at the heart of algorithmic recommender systems. - A state of the art, which deals with the main techniques used in automated recommendation system: the two most commonly used algorithmic methods, the K-Nearest-Neighbor methods (KNN) and the fast factorization methods are detailed. The state of the art presents also purely content-based methods, hybridization techniques, and the classical performance metrics used to evaluate the recommender systems. This state of the art then gives an overview of several systems, both from academia and industry (Amazon, Google ...). - An analysis of the performances and implications of a recommendation system developed during this thesis: this system, Reperio, is a hybrid recommender engine using KNN methods. We study the performance of the KNN methods, including the impact of similarity functions used. Then we study the performance of the KNN method in critical uses cases in cold start situation. - A methodology for analyzing the performance of recommender systems in industrial context: this methodology assesses the added value of algorithmic strategies and recommendation systems according to its core functions.Comment: version 3.30, May 201

The Wisdom of Networks: Matching Recommender Systems and Social Network Theories

This paper aims to analyzing the match between social network theories and recommender systems. Several social network theories provide explanations on why nodes link to each others. At the same time, recommender systems recommend users to connect to some items according to different internal algorithms. The study identifies the theoretical mechanisms behind the main types of recommender algorithms, and specifically behind network-based ones. Main design implications for recommender algorithms are derived

Personalized question-based cybersecurity recommendation systems

En ces temps de pandémie Covid19, une énorme quantité de l’activité humaine est modifiée pour se faire à distance, notamment par des moyens électroniques. Cela rend plusieurs personnes et services vulnérables aux cyberattaques, d’où le besoin d’une éducation généralisée ou du moins accessible sur la cybersécurité. De nombreux efforts sont entrepris par les chercheurs, le gouvernement et les entreprises pour protéger et assurer la sécurité des individus contre les pirates et les cybercriminels. En raison du rôle important joué par les systèmes de recommandation dans la vie quotidienne de l'utilisateur, il est intéressant de voir comment nous pouvons combiner les systèmes de cybersécurité et de recommandation en tant que solutions alternatives pour aider les utilisateurs à comprendre les cyberattaques auxquelles ils peuvent être confrontés. Les systèmes de recommandation sont couramment utilisés par le commerce électronique, les réseaux sociaux et les plateformes de voyage, et ils sont basés sur des techniques de systèmes de recommandation traditionnels. Au vu des faits mentionnés ci-dessus, et le besoin de protéger les internautes, il devient important de fournir un système personnalisé, qui permet de partager les problèmes, d'interagir avec un système et de trouver des recommandations. Pour cela, ce travail propose « Cyberhelper », un système de recommandation de cybersécurité personnalisé basé sur des questions pour la sensibilisation à la cybersécurité. De plus, la plateforme proposée est équipée d'un algorithme hybride associé à trois différents algorithmes basés sur la connaissance, les utilisateurs et le contenu qui garantit une recommandation personnalisée optimale en fonction du modèle utilisateur et du contexte. Les résultats expérimentaux montrent que la précision obtenue en appliquant l'algorithme proposé est bien supérieure à la précision obtenue en utilisant d'autres mécanismes de système de recommandation traditionnels. Les résultats suggèrent également qu'en adoptant l'approche proposée, chaque utilisateur peut avoir une expérience utilisateur unique, ce qui peut l'aider à comprendre l'environnement de cybersécurité.With the proliferation of the virtual universe and the multitude of services provided by the World Wide Web, a major concern arises: Security and privacy have never been more in jeopardy. Nowadays, with the Covid 19 pandemic, the world faces a new reality that pushed the majority of the workforce to telecommute. This thereby creates new vulnerabilities for cyber attackers to exploit. It’s important now more than ever, to educate and offer guidance towards good cybersecurity hygiene. In this context, a major effort has been dedicated by researchers, governments, and businesses alike to protect people online against hackers and cybercriminals. With a focus on strengthening the weakest link in the cybersecurity chain which is the human being, educational and awareness-raising tools have been put to use. However, most researchers focus on the “one size fits all” solutions which do not focus on the intricacies of individuals. This work aims to overcome that by contributing a personalized question-based recommender system. Named “Cyberhelper”, this work benefits from an existing mature body of research on recommender system algorithms along with recent research on non-user-specific question-based recommenders. The reported proof of concept holds potential for future work in adapting Cyberhelper as an everyday assistant for different types of users and different contexts

DIA : un système de recommandation de livres dans un contexte pédagogique

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Combining configuration and recommendation to enable an interactive guidance of product line configuration

This paper is interested in e-commerce for complex configurable products/systems. E-commerce makes a wide use of recommendation techniques to help customers identify relevant products or services in large collections of offers. One particular way to achieve this is to offer customers a panel of options among which they can select their preferred ones. A trend in the industry is to go a step further, beyond the selection of pre-defined products from a catalogue by handling products customization. The systems engineering community has shown that, based on product line engineering methods, techniques and tools, it is possible to produce customized products efficiently and at low cost. The problem is that there are usually so many products in a PL that it is impossible to specify all of them explicitly, and therefore traditional recommendation techniques cannot be simply applied. This paper proposes an approach that combines two complementary forms of guidance: configuration and recommendation, to help customers define their own products out of a product line specification. The proposed approach, called interactive configuration supports the combination by organizing the configuration process in a series of partial configurations where decisions are made by the recommendation. This paper illustrates this process by applying it to an example with the content based method for recommendation and the a priori configuration approach

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