Extracting Implicit Social Relation for Social Recommendation Techniques in User Rating Prediction

Recommendation plays an increasingly important role in our daily lives. Recommender systems automatically suggest items to users that might be interesting for them. Recent studies illustrate that incorporating social trust in Matrix Factorization methods demonstrably improves accuracy of rating prediction. Such approaches mainly use the trust scores explicitly expressed by users. However, it is often challenging to have users provide explicit trust scores of each other. There exist quite a few works, which propose Trust Metrics to compute and predict trust scores between users based on their interactions. In this paper, first we present how social relation can be extracted from users' ratings to items by describing Hellinger distance between users in recommender systems. Then, we propose to incorporate the predicted trust scores into social matrix factorization models. By analyzing social relation extraction from three well-known real-world datasets, which both: trust and recommendation data available, we conclude that using the implicit social relation in social recommendation techniques has almost the same performance compared to the actual trust scores explicitly expressed by users. Hence, we build our method, called Hell-TrustSVD, on top of the state-of-the-art social recommendation technique to incorporate both the extracted implicit social relations and ratings given by users on the prediction of items for an active user. To the best of our knowledge, this is the first work to extend TrustSVD with extracted social trust information. The experimental results support the idea of employing implicit trust into matrix factorization whenever explicit trust is not available, can perform much better than the state-of-the-art approaches in user rating prediction

Adopting explicit and implicit social relations by SVD++ for recommendation system improvement

Recommender systems suffer a set of drawbacks such as sparsity. Social relations provide a useful source to overcome the sparsity problem. Previous studies have utilized social relations or rating feedback sources. However, they ignored integrating these sources. In this paper, the limitations of previous studies are overcome by exploiting four sources of information, namely: explicit social relationships, implicit social relationships, users’ ratings, and implicit feedback information. Firstly, implicit social relationships are extracted through the source allocation index algorithm to establish new relations among users. Secondly, the similarity method is applied to find the similarity between each pair of users who have explicit or implicit social relations. Then, users’ ratings and implicit rating feedback sources are extracted via a user-item matrix. Furthermore, all sources are integrated into the singular value decomposition plus (SVD++) method. Finally, missing predictions are computed. The proposed method is implemented on three real-world datasets: Last.Fm, FilmTrust, and Ciao. Experimental results reveal that the proposed model is superior to other studies such as SVD, SVD++, EU-SVD++, SocReg, and EISR in terms of accuracy, where the improvement of the proposed method is about 0.03% for MAE and 0.01% for RMSE when dimension value (d) = 10

Realidad aumentada bajo tecnología móvil basada en el contexto aplicada a destinos turísticos

En este trabajo se define un marco para la personalización de contenidos turísticos mediante sistemas de recomendación contextuales en un sistema de realidad aumentada. La realidad aumentada ofrece la posibilidad de mostrar información de forma intuitiva, rápida, interactiva y atractiva. Estas características hacen que su aplicación en sectores como el turismo, patrimonio, cultura y publicidad esté creciendo considerablemente. Uno de los principales inconvenientes de los sistemas de realidad aumentada actuales es que suelen mostrar un número de POIs excesivamente alto, por lo que es obligatorio aplicar técnicas que permitan mostrar solo la información que realmente le interesa al turista, es decir, información personalizada. Por tanto, se hace necesario la aplicación de los sistemas de recomendación en los sistemas de realidad amentada aplicados al turismo. Además, otro de los inconvenientes de los sistemas de recomendación turísticos actuales es que no utilizan información contextual de los turistas, y no genera recomendaciones para grupos de turistas que viajan juntos. El objetivo del trabajo es definir un soporte teórico para la creación y configuración de un sistema de recomendación para una herramienta de realidad aumentada de un destino turístico, donde los usuarios puedan disponer de herramientas para planificar individualmente o en grupo visitas o rutas turísticas, teniendo en cuenta sus preferencias y contexto. Cualquier destino consolidado puede tener miles de puntos, por lo que la cantidad de operaciones a realizar para obtener una recomendación es muy elevada. Resulta por tanto de gran utilidad disponer de mecanismos que permitan realizar un filtrado que reduzca significativamente el número de puntos que serán la entrada a los motores de recomendación. Se propone como solución el uso combinado de diferentes motores de recomendación. El objetivo final es asegurar que los elementos recomendados se adecuen lo mejor posible al contexto, gustos y preferencias del turista. El marco propuesto se fundamenta teóricamente en la utilización de ontologías para representar la información, utilización de análisis formal de conceptos, enfoque lingüístico difuso, teoría de probabilidad y cadenas de Markov. Además, para la visitas en grupos se propone la utilización de aspectos relacionados con la personalidad de los miembros del grupo para ponderar las recomendaciones. En el desarrollo de la tesis se han establecido tres grande bloques: En el primero de ellos se ha realizado un estudio de las técnicas y arquitecturas de sistemas de realidad aumentada, su aplicación al ámbito turístico, así como las ventajas e inconvenientes que acarrea su utilización en un destino. Asimismo, se ha realizado un estudio de las principales técnicas de recomendación, así como de diferentes tipos de estructuras para organizar la información de un destino turístico. En el segundo boque, se ha descrito con detalle el marco propuesto desarrollando diferentes modelos de filtrado y recomendación. Concretamente se exponen los siguientes motores de filtrado y recomendación contextual: - Modelo de Pre-filtrado contextual basado en implicaciones lógicas. - Modelo de recomendación basado en contenido. - Modelo de recomendación colaborativo. - Modelo de recomendación demográfico. - Modelo de recomendación histórico. - Modelo de recomendación grupal. - Generador de rutas dinámicas. En el tercer bloque se recogen las conclusiones derivadas del estudio realizado y de la propuesta presentada, así como las líneas futuras de investigación. También se añaden dos anexos: uno sobre la ontología desarrollada y otro sobre las características de un prototipo para el destino turístico Costa del Sol Occidental. La bibliografía empleada está basada fundamentalmente en artículos de revistas de impacto y artículos de congresos relacionados con los siguientes temas: sistemas de recomendación, sistemas de realidad aumentada, representación de la información mediante ontologías, lógica difusa, análisis formal de conceptos, etc. También se han utilizado libros y estudios de aplicación de las tecnologías al ámbito turístico