Movie Recommendation System based on Dempster-Shafer theory

Σε παρούσα πτυχιακή, μελετάμε το θέμα του Χειρισμού της Αβεβαιότητας στα Συστήματα Συστάσεων. Υλοποιήσαμε ένα σύστημα συστάσεων για ταινίες με τη μέθοδο Collaborative Filtering χρησιμοποιώντας τη γλώσσα προγραμματισμού Python. Χρησιμοποιούμε τη θεωρία Dempster-Shafer για να μεταφέρουμε τις αβεβαιότητες που πηγάζουν από τις ατέλειες στις αξιολογήσεις χρηστών στη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Μετατρέποντας τις βαθμολογίες σε συναρτήσεις μάζας και pignistic πιθανότητες μετράμε τις ομοιότητες μεταξύ των χρηστών και χρησιμοποιούμε τον κανόνα Dempster's rule of combination για να προβλέψουμε την βαθμολογία των χρηστών σε ταινίες που δεν έχουν αξιολογήσει.In this thesis, we study the subject of Handling Uncertainty in Recommendation Systems. We implemented a Collaborative Filtering movie recommendation system using the Python programming language. We use Dempster-Shafer theory to propagate the uncertainties arising from imperfections in user ratings to the decision-making process. By converting ratings into mass functions and pignistic probabilities, we measure the similarities between users and use the Dempster’s rule of combination to predict user ratings in movies they have not rated

Discovering user preferences using Dempster-Shafer theory

This paper presents a model for discovering user preferences from item characteristics. Based on the theory of evidence, the model estimates a probability interval for an item represented by a set of features. This interval represents the item preference within a group of users and it is computed according to preferences expressed in the past. Additionally, a method for moving among different domains and fusing information is outlined. The issue of efficient search subsets of interest within the inclusion lattice is investigated and algorithms are presented

Dempster-Shafer Τheory Application in Recommender Systems and Comparison of Constraint Programming’s and Möbius Transform’s Implementations

Στην πτυχιακή εργασία αυτή μας απασχολεί το θέμα του Χειρισμού Αβεβαιότητας στον τομέα της Αναπαράστασης Γνώσης χρησιμοποιώντας τη θεωρία των Dempster-Shafer. Σκοπός μας είναι να μελετήσουμε μια εφαρμογή της θεωρίας σε Συστήματα Συστάσεων και να μετρήσουμε την απόδοση του κανόνα του Dempster και του υπολογισμού εμπιστοσύνης χρησιμοποιώντας μια υλοποίηση της θεωρίας βασισμένη στον Λογικό Προγραμματισμό με Περιορισμούς. Ακόμη, επιθυμούμε να συγκρίνουμε την απόδοση της υλοποίησης βασισμένη στον Λογικό Προγραμματισμό με Περιορισμούς σε τυχαίες περιπτώσεις δοκιμής με μια υλοποίηση που χρησιμοποιεί μετασχηματισμούς Möbius. Σε γενικά πλαίσια ο υπολογιστικός χρόνος για την εφαρμογή υπήρξε λογικός. Όσον αφορά τη σύγκριση, και οι δύο περιπτώσεις είχαν θετικά και αρνητικά.In this thesis, we deal with the subject of Handling Uncertainty in the field of Knowledge Representation using Dempster-Shafer theory. Our goal is to study an application of Dempster-Shafer theory to Recommended Systems and measure the performance of Dempster's rule and belief computation when using an implementation that utilizes Constraint Logic Programming (CLP). Also, we aim to compare the performance of the CLP implementation on random test cases to the performance of an implementation of Dempster-Shafer theory using Möbius Transforms. In general, the computational time for the application was rational. Regarding the comparison, each implementations has its pros and cons