Ontology Population in Conversational Recommender System for Smartphone Domain

The Conversational recommender system (CRS) is a knowledge-based recommendation system that uses ontology as its knowledge representation.The knowledge of a CRS is based on a real world knowledge base service where information on the topic such as product details and descriptions must always be up-to-date.However, the process of gathering the information is still conducted manually.The process is very time consuming and prone to error.Therefore, automatic or semi-automatic processes that can adapt to update, find and insert information into the knowledge base that matches a given ontology are needed. Hence, this study aims to design a framework for ontology population on Conversational Recommender Systems based on the Functional Requirements as in [4] from tabular web documents so its instantiation as ontology result can substitute manual ontology update on CRS. The framework includes a clustering process that employs the Bi-Layer K-Means Clustering Algorithm as a part of knowledge acquisition. To reach the objective, it is necessary to analyze and check the individual consistency of the resulting ontology. Another aim of this study is to analyze the resulting ontology still suitable according to CRS ontology requirements by checking the CRS Ontology Requirements.The experiment is conducted using data from www.gsmarena.com through a crawler engine. There are four steps in an ontology population process: Document Crawling, Identification of the page (individuals, attributes and values), KnowledgeAcquisition, and OWL Ontology Export. Using input from the tabular web document and developing OWL ontology export that mapping the instances and relations, the result shows that the specifications included in the Weak Clustering, Reasonable Clustering and strong clustering categories can be recommended for the Conversational Recommender System ontology. Analysis of consistency checking shows that the ontology remains consistent and suitable for the CRS ontology requirement

COMPOUND CRITIQUING FOR CONVERSATIONAL RECOMMENDER SYSTEM BASED ON FUNCTIONAL REQUIREMENT

Saat ini banyak produk baru yang memiliki multi-functional dan multi-feature. Kondisi ini mengakibatkan konsumen cenderung bingung dalam menentukan produk yang mempunyai spesifikasi dan fitur sesuai dengan keinginan. Recommender system merupakan suatu sistem yang dapat membantu dan membimbing user dalam menemukan produk yang sesuai dengan preferensi user. Conversational recommender system (CRS) merupakan satu bentuk recommender system yang mampu mempersempit preferensi pengguna melalui mekanisme percakapan. Mempersempit preferensi pengguna dapat dilakukan berdasarkan umpan balik pengguna terhadap produk yang direkomendasikan, yang disebut sebagai critiquing technique. Compound critiquing technique telah banyak dikembangkan untuk menjamin efisiensi interaksi dalam CRS. Namun, yang berkembang saat ini compound critiques yang disajikan mengacu pada fitur teknis produk. Untuk produk hi-tech, tidak semua konsumen lazim dengan fitur teknis. Teknik functional requirement-based compound critique telah dikembangkan pada penelitian kami sebelumnya. Dengan teknik ini, interaksi mengacu pada kebutuhan fungsional produk sehingga tidak menuntut pengguna untuk terbiasa terhadap fitur teknis. Dalam penelitian ini, kami menguji pendekatan ini dari aspek recommendation accuracy, query refinement dan user satisfaction. Hasil pengujian yang melibatkan 88 pengguna (pengguna yang sudah terbiasa maupun yang belum terbiasa terhadap fitur teknis) menunjukkan bahwa pendekatan ini berhasil meningkatkan persepsi positif pengguna dibandingkan dengan recommender system yang biasa digunakan dalam e-commerce. Selain itu, pendekatan ini mempunyai recommendation accuracy yang tinggi (89.77%) dan berhasil mempersempit kebutuhan pengguna dengan baik

DTCRSKG: A Deep Travel Conversational Recommender System Incorporating Knowledge Graph

In the era of information explosion, it is difficult for people to obtain their desired information effectively. In tourism, a travel recommender system based on big travel data has been developing rapidly over the last decade. However, most work focuses on click logs, visit history, or ratings, and dynamic prediction is absent. As a result, there are significant gaps in both dataset and recommender models. To address these gaps, in the first step of this study, we constructed two human-annotated datasets for the travel conversational recommender system. We provided two linked data sets, namely, interaction sequence and dialogue data sets. The usage of the former data set was done to fully explore the static preference characteristics of users based on it, while the latter identified the dynamics changes in user preference from it. Then, we proposed and evaluated BERT-based baseline models for the travel conversational recommender system and compared them with several representative non-conversational and conversational recommender system models. Extensive experiments demonstrated the effectiveness and robustness of our approach regarding conversational recommendation tasks. Our work can extend the scope of the travel conversational recommender system and our annotated data can also facilitate related research

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI CONVERSATIONAL RECOMMENDER SYSTEM DENGAN MEKANISME PEMILIHAN PERTANYAAN MENGGUNAKAN REINFORCEMENT LEARNING BERBASIS ONTOLOGY

ABSTRAK Conversational recommender system merupakan salah satu variasi dari recommender system yang ada saat ini. Namun, proses pemilihan pertanyaan yang akan diajukan lebih dulu menjadi masalah jika jumlah pertanyaan yang ada dirasa cukup banyak dan tidak semua pertanyaan bisa diajukan, sehingga hanya dimunculkan beberapa saja. Oleh karena itu, diperlukan suatu mekanisme pembelajaran untuk memilih pertanyaan yang layak diajukan terlebih dahulu. Dalam tugas akhir ini digunakan reinforcement learning sebagai metode pembelajaran dalam proses pemilihan pertanyaan tersebut. Dengan ontology sebagai basis pengetahuanya, conversational system ini melakukan pembelajaran dengan menggali preferensi pengguna dengan mengajukan pertanyaan-pertanyaan berupa kebutuhan fungsional. Conversational recommender system ini diharapkan mampu memberikan pertanyaan yang sesuai dengan kebutuhan pengguna saat itu dan memberikan hasil rekomendasi yang akurat sesuai dengan preferensi pengguna sehingga interaksi pengguna pada system pun dapat dilakukan seefisien mungkin. Kata kunci: conversational recommender system, reinforcement learning, ontology, histor

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI CONVERSATIONAL RECOMMENDER SYSTEM DENGAN FASILITAS PENJELASAN MENGGUNAKAN MULTI-ATTRIBUTE UTILITY THEORY (MAUT) DAN SEMANTIC REASONING

Conversational recommender system merupakan sistem rekomendasi yang menyediakan dialog sebagai user guide untuk menggali informasi dari user, guna memperoleh preferensi terhadap produk yang dibutuhkan.Tugas akhir inimengimplementasikan conversational recommender system dengan knowledge-based pada domain smartphone yang dilengkapi fitur fasilitas penjelasan.Knowledge dibangun dengan model ontology. Fasilitas penjelasan dibangkitkan dengan menggunakan kembali struktur model ontology, berdasarkan user model yang diperoleh. Fasilitas penjelasan diimplementasikan dengan menggunakan template penjelasan. Ada dua metode filtering yang diterapkan untuk memperoleh produk yang sesuai preferensi user, yaitu semantic reasoning dengan Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) serta semantic reasoning dengan kombinasi MAUT dan inference methodology. Dari hasil penelitian yang dilakukan, performansi kombinasi metode MAUT dengan inference methodology dari sisi akurasi dan efisiensi, lebih baik dibandingkan dengan metode MAUT murni. Sedangkan berdasarkan jumlah iterasi perubahan preferensi user menunjukan, conversational recommender system dengan fasilitas penjelasan lebih efisien dibandingkan dengan tanpa fasilitas penjelasan recommender system , knowledge - based , ontology , semantic reasonin g , MAUT , inference methodolog

CHATBOT FOR KNOWLEDGE – BASED MUSEUM RECOMMENDER SYSTEM (CASE STUDY: MUSEUM IN JAKARTA)

Sistem pemberi rekomendasi yang umum digunakan untuk merekomendasi museum adalah content-based filtering dan collaborative filtering. Tetapi, sistem pemberi rekomendasi tersebut mengalami permasalahan seperti cold start dan data sparsity, karena beberapa museum masih memiliki rating dan feedback yang rendah. Untuk mengatasi masalah tersebut, knowledge-based recommender system dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi museum berdasarkan preferensi pengguna, sehingga sistem tidak perlu menggunakan rating dan feedback. Preferensi pengguna bisa didapatkan menggunakan conversational recommender system dengan memanfaatkan percakapan dua arah antara pengguna dengan sistem. Chatbot merupakan salah satu bentuk conversational recommender system yang umum digunakan. Penelitian ini mengembangkan sebuah chatbot untuk merekomendasikan museum di Jakarta menggunakan knowledge-based recommender system. Sistem yang dikembangkan menggunakan Rasa framework untuk membangun chatbot yang mampu melakukan percakapan dengan pengguna. Knowledge graph dan k-nearest neighbor digunakan untuk merekomendasikan museum berdasarkan preferensi pengguna. Berdasarkan evaluasi yang telah dilakukan, sistem yang dikembangkan dapat memahami pesan pengguna dan memberikan rekomendasi museum berdasarkan preferensi pengguna. Tetapi, performa sistem masih dapat dikembangkan supaya sistem dapat diandalkan pada skenario dunia nyata

A conversational recommender system for diagnosis using fuzzy rules.

Política de acceso abierto tomada de: https://v2.sherpa.ac.uk/id/publication/4628Graded implications in the framework of Fuzzy Formal Concept Analysis are used as the knowledge guiding the recommendations. An automated engine based on fuzzy Simplification Logic is proposed to make the suggestions to the users. Conversational recommender systems have proven to be a good approach in telemedicine, building a dialogue between the user and the recommender based on user preferences provided at each step of the conversation. Here, we propose a conversational recommender system for medical diagnosis using fuzzy logic. Specifically, fuzzy implications in the framework of Formal Concept Analysis are used to store the knowledge about symptoms and diseases and Fuzzy Simplification Logic is selected as an appropriate engine to guide the conversation to a final diagnosis. The recommender system has been used to provide differential diagnosis between schizophrenia and schizoaffective and bipolar disorders. In addition, we have enriched the conversational strategy with two strategies (namely critiquing and elicitation mechanism) for a better understanding of the knowledge-driven conversation, allowing user’s feedback in each step of the conversation and improving the performance of the method.This work has been partially supported by the projects TIN2017- 89023-P and PGC2018-095869-B-I00 of the Science and Innovation Ministry of Spain, co-funded by the European Regional Develop- ment Fund (ERDF)

Conversational Recommender System: Berbasis pada Kebutuhan Fungsional Produk

Menyatakan kebutuhan berdasarkan fitur teknis produk sering menyulitkan banyak calon pembeli, khususnya untuk produk multi fungsi dan mempunyai banyak fitur, seperti mobil, notebook, smartphone, server, kamera, dan sebagainya, dsb-dan sebagainya. Hal ini dikarenakan tidak semua orang familiar terhadap fitur teknis dari produk-produk tersebut. Menanyakan kebutuhan pengguna aspek kegunaan (kebutuhan fungsional) dari produk yang akan dibeli, adalah cara yang lebih natural dalam menggali kebutuhan pengguna. Oleh karena itu, buku ini menyajikan bagaimana membangun sebuah conversational recommender system (CRS) yang memperhatikan aspek kebutuhan fungsional produk. Ontologi dipilih sebagai pengetahuan dari sistem, karena nature dari struktur ontologi, memungkinkan untuk membuat pemetaan yang lebih fleksibel antara kebutuhan fungsional produk, spesifikasi, dan produk. Selain itu, dalam ontologi, memungkinkan untuk penyusunan masingmasing konsep (entitas) secara hirarkis, dan struktur seperti ini sangat menguntungkan, terutama untuk mendukung pengembangan model pembangkitan pertanyaan. Struktur ontologi ini mempunyai 3 kelas utama, yaitu FuncReq (merepresentassikan kebutuhan fungsional), Specification (merepresentasikan gradasi kualitas fitur teknis) dan Product (merepresentasikan klasifikasi produk). Ontologi merupakan basis pengetahuan dari sistem. Mekanisme interaksi dilakukan melalui dialog tanya jawab, rekomendasi produk dan penjelasan mengapa suatu produk direkomendasikan, seperti layaknya interaksi antara calon pembeli dengan professional sales support. Model komputasional untuk membangkitkan interaksi dikembangkan dengan memanfaatkan eksplorasi relasi semantik dalam ontologi. Dengan model dan struktur ontologi ini, diharapkan pengembangan CRS yang disajikan dalam buku ini, dapat juga diterapkan untuk berbagai domain yang berbeda, khususnya untuk domain produk yang bersifat multi fungsi dan mempunyai banyak fitur (notebook, server, PC, mobil, kamera, smartphone, dan sebagainya, dsbdan sebagainya). iv Conversational Recommender System Berbasis Pada Kebutuhan Fungsional Produk Evaluasi terhadap CRS yang dibangun meliputi evaluasi dari sisi efisiensi maupun efektifitas. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model interaksi dalam CRS berbasis kebutuhan fungsional mampu melakukan mekanisme query requirement dengan efisien, berdasarkan pengurangan jumlah sisa record secara signifikan dalam 4 interaksi. Dalam 4 interaksi, jumlah produk yang direkomendasikan kurang dari 20 dari 288 produk yang ada (< 0.6.9%). Dari sisi efektifitas, dilakukan user study yang melibatkan pengguna yang familiar (expert user) maupun tidak familiar (novice user) dengan fitur teknis produk. Hasil pengujian menunjukkan, CRS berbasis kebutuhan fungsional cukup efektif dalam memandu pengguna. Hal ini ditunjukkan dengan, baik expert maupun novice user lebih menyukai model interaksi CRS berbasis kebutuhan fungsional daripada model interaksi pada aplikasi pencarian produk berbasis pada fitur teknis produk (expert user: 86.67%, novice user: 90%). User study selanjutnya menunjukkan, interaksi dalam CRS berbasis kebutuhan fungsional mampu meningkatkan persepsi positif pengguna, dibandingkan dengan interaksi yang berbasis pada fitur teknis produk, dilihat dari perceived ease of use, perceived enjoyment, trust dan perceived usefulness. Selain itu, model interaksi juga efektif dalam mempengaruhi pengguna untuk tertarik mengadopsi sistem, namun terdapat perbedaan dalam faktor-faktor yang mempengaruhi hal tersebut. Untuk expert user, perceived enjoyment merupakan faktor yang mempengaruhi secara langsung untuk adopsi sistem, sedangkan perceived usefulness merupakan faktor yang secara langsung mempengaruhi adopsi sistem, bagi novice use