When the System Becomes Your Personal Docent: Curated Book Recommendations

Curation is the act of selecting, organizing, and presenting content most often guided by professional or expert knowledge. While many popular applications have attempted to emulate this process by turning users into curators, we put an accent on a recommendation system which can leverage multiple data sources to accomplish the curation task. We introduce QBook, a recommender that acts as a personal docent by identifying and suggesting books tailored to the various preferences of each individual user. The goal of the designed system is to address several limitations often associated with recommenders in order to provide diverse and personalized book recommendations that can foster trust, effectiveness of the system, and improve the decision making process. QBook considers multiple perspectives, from analyzing user reviews, user historical data, and items\u27 metadata, to considering experts\u27 reviews and constantly evolving users\u27 preferences, to enhance the recommendation process, as well as quality and usability of the suggestions. QBook pairs each generated suggestion with an explanation that (i) showcases why a particular book was recommended and (ii) helps users decide which items, among the ones recommended, will best suit their individual interests. Empirical studies conducted using the Amazon/LibraryThing benchmark corpus demonstrate the correctness of the proposed methodology and QBook\u27s ability to outperform baseline and state-of-the-art methodologies for book recommendations

Supporting Serendipity through Interactive Recommender Systems in Higher Education

Serendipiteetin käsite viittaa onnekkaisiin sattumuksiin, jossa hyödyllistä tietoa tai muita arvokkaita asioita löydetään yllättäen. Suosittelujärjestelmien tutkimuksessa serendipiteetistä on tullut keskeinen kokemuksellinen tavoite. Ihmisen ja tietokoneen vuorovaikutuksen kannalta olennainen kysymys siitä, kuinka käyttöliittymäsuunnittelu suosittelujärjestelmissä voisi tukea serendipiteetin kokemusta, on kuitenkin saanut vain vähän huomiota. Tässä työssä tutkitaan, kuinka suosittelijajärjestelmän mahdollistamaa serendipiteetin kokemusta voidaan soveltaa tutkimusartikkelien suositteluihin korkeakouluopetuksen kontekstissa. Erityisesti työ tarkastelee suositusjärjestelmäsovellusten käyttöä kehittyvissä maissa, sillä suurin osa kehittyvissä maissa tehdyistä tutkimuksista on keskittynyt pelkästään järjestelmien toteutukseen. Tässä väitöskirjassa kuvataan suosittelujärjestelmien käyttöliittymien suunnittelua ja kehittämistä, tavoitteena ymmärtää paremmin serendipiteetin kokemuksen tukemista käyttöliittymäratkaisuilla. Tutkimalla näitä järjestelmiä kehittyvässä maassa (Pakistan), tämä väitöskirja asettaa suosittelujärjestelmien käytön vastakkain aikaisempien teollisuusmaissa tehtyjen tutkimusten kanssa, ja siten mahdollistaa suositusjärjestelmien soveltamiseen liittyvien kontekstuaalisten ja kulttuuristen haasteiden tarkastelua. Väitöskirja koostuu viidestä empiirisestä käyttäjätutkimuksesta ja kirjallisuuskatsausartikkelista, ja työ tarjoaa uusia käyttöliittymäideoita, avoimen lähdekoodin ohjelmistoratkaisuja sekä empiirisiä analyyseja suositusjärjestelmiin liittyvistä käyttäjäkokemuksista pakistanilaisessa korkeakoulussa. Onnekkaita löytöjä tarkastellaan liittyen tutkimusartikkelien löytämiseen suositusjärjestelmän avulla. Väitöstyö kattaa sekä konstruktiivista että kokeellista tutkimusta. Väitöskirjan artikkelit esittelevät alkuperäistä tutkimusta, jossa kokeillaan erilaisia käyttöliittymämalleja, pohditaan sidosryhmien vaatimuksia, arvioidaan käyttäjien kokemuksia suositelluista artikkeleista ja esitellään tutkimusta suositusjärjestelmien tehtäväkuormitusanalyysistä.Serendipity is defined as the surprising discovery of useful information or other valuable things. In recommender systems research, serendipity has become an essential experiential goal. However, relevant to Human-Computer Interaction, the question of how the user interfaces of recommender systems could facilitate serendipity has received little attention. This work investigates how recommender system-facilitated serendipity can be applied to research article recommendation processes in the context of higher education. In particular, this work investigates the use of recommender system applications in developing countries as most studies in developing countries have focused solely on implementation, rather than user experiences. This dissertation describes the design and development of several user interfaces for recommender systems in an attempt to improve our understanding of serendipity facilitation with the help of user interfaces. By studying these systems in a developing country, this dissertation contrasts the study of recommender systems in developed countries, examining the contextual and cultural challenges associated with the application of recommender systems. This dissertation consists of five empirical user studies and a literature review article, contributing novel user interface designs, open-source software, and empirical analyses of user experiences related to recommender systems in a Pakistani higher education institution. The fortunate discoveries of recommendations are studied in the context of exploring research articles with the help of a recommender system. This dissertation covers both constructive and experimental research. The articles included in this dissertation present original research experimenting with different user interface designs in recommender systems facilitating serendipity, discuss stakeholder requirements, assess user experiences with recommended articles, and present a study on task load analysis of recommender systems. The key findings of this research are that serendipity of recommendations can be facilitated to users with the user interface. Recommender systems can become an instrumental technology in the higher education research and developing countries can benefit from recommender systems applications in higher education institutions

Recommendation system for modern television

Trabalho de projecto de mestrado, Engenharia Informática (Sistemas de Informação), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015Atualmente cada vez mais pessoas consomem serviços de televisão e de streaming de vídeo, tanto em casa como na rua usando os seus dispositivos móveis. Um fornecedor de televisão disponibiliza aos seus clientes milhares de conteúdos cujo acesso está limitado no tempo. Assim torna-se necessário que o utilizador decida que conteúdos visualizar. Vários estudos indicam que essa decisão é morosa e que os utilizadores têm dificuldade em descobrir algo diferente do que estão habituados nos canais que geralmente veem. Os métodos habituais para descoberta de novos conteúdos não são suficientes. Os sistemas de recomendação permitem aos utilizadores encontrar conteúdos que sejam do seu interesse, baseando-se nos seus gostos ou nos interesses de determinada população. Quando os utilizadores entram em contacto com este tipo de sistemas, o seu interesse e satisfação com o serviço aumenta, resolvendo-se assim alguns problemas de procura de conteúdos. Os atuais fornecedores de televisão apresentam sistemas de recomendação básicos que não exploram funcionalidades como a explicação das recomendações e a utilização dos programas vistos pelo utilizador na geração de recomendações. Estas funcionalidades podem ser encontradas em sistemas de recomendação existentes em outras áreas. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema de recomendações para fornecedores de televisão que permite aos seus clientes ultrapassar as atuais dificuldades. Foi desenvolvido um sistema de recomendações que utiliza os dados normalmente existentes num serviço de televisão, apresentando o resultado numa interface apelativa e adequada para o efeito. As recomendações incluem explicações como tentativa de melhorar o interesse do utilizador pelo sistema. O sistema de recomendações desenvolvido ´e composto por vários componentes independentes que se ligam entre si e que podem ser integrados num sistema existente. O primeiro componente é o conjunto de fontes de dados que fornecem o sistema. Estes dados incluem informação sobre os programas, os utilizadores e as classificações implícitas e explícitas que os mesmos dão aos programas. De seguida, existe um componente que processa as fontes de dados e converte-os num formato unificado usado pelos restantes componentes do sistema. Durante este processo, é realizada a conversão de classificações implícitas para explícitas, permitindo reaproveitar os algoritmos de recomendação existentes para este tipo de classificação. Esta conversão é realizada através de uma fórmula desenvolvida nesta tese que tem em conta a relação que existe entre os programas e os episódios vistos pelos utilizadores. O componente seguinte trata as recomendações. Os dados e as classificações existentes são processados e são fornecidos a vários tipos de algoritmos de recomendação que geram uma lista de programas recomendados. Os algoritmos usados neste processo baseiam-se em técnicas de recomendação existentes como filtragem colaborativa e baseadas em conteúdo. Por outro lado, foram projetados e testados algoritmos criados com o domínio televisivo em mente usando informação sobre o horário e canal de transmissão de cada programa e a relação com os programas visualizados anteriormente. Estes algoritmos foram agrupados através de técnicas de recomendação hibridas, em que se junta o melhor de cada um dos algoritmos para melhorar o sistema, após uma avaliação dos mesmos. Após a geração das recomendações, existe um componente com o objetivo de adicionar explicações a cada um dos programas recomendados e de agrupa-los por temas relacionados. Neste processo ´e criado um perfil do utilizador com base nas recomendações, e são gerados grupos de programas com base em propriedades em comum entre eles, como a sua popularidade, a sua categoria, atores em comum, entre outra informação estruturada que seja disponibilizada na fonte de dados original. Estes grupos são ordenados consoante as preferências do utilizador, através do perfil do utilizador gerado. Cada programa recomendado é associado a uma dessas listas. As explicações individuais consistem na relação dos programas recomendados com esse perfil e com outros programas visualizados anteriormente. O resultado deste componente é um conjunto de listas de programas recomendados ao utilizador em que cada programa tem uma explicação associada. O componente seguinte é responsável por executar o sistema de recomendações sempre que é atualizada a lista de programas disponíveis ao utilizador (tipicamente uma vez por dia nos operadores de televisão existentes) e sempre que existe uma nova visualização por parte do utilizador. O resultado das recomendações é guardado em memória estando sempre pronto para ser mostrado ao utilizador. Isto permite que o utilizador tenha sempre acesso às recomendações e que as mesmas sejam atualizadas sempre que exista necessidade. Esta funcionalidade está disponível através do componente seguinte, os Web Services. O objetivo deste componente é disponibilizar as funções descritas de forma a que possam ser usadas pela interface desenvolvida. O último componente é a interface de utilizador. Esta interface gráfica apresenta, de uma forma simples e semelhante às interfaces de televisão existentes, as recomendações e as explicações das mesmas ao utilizador. As recomendações estão divididas pelos grupos gerados pelo componente das explicações. Este componente foi usado para testar o sistema de recomendações com utilizadores. Este sistema de recomendações foi avaliado com duas metodologias de avaliação. A primeira foi a avaliação offline. Esta avaliação consiste em testar os vários algoritmos criados e usados nesta tese, usando diferentes métricas de avaliação. As métricas usadas foram a cobertura dos algoritmos, o tempo de execução, o erro médio quadrático global e o erro médio quadrático de cobertura. Para este processo de avaliação foi usado um conjunto de dados composto por dados de visualização de programas e por meta dados que descrevem os mesmos. Este conjunto de dados foi dividido em várias partes iguais temporalmente de forma a testar a evolução do sistema ao longo do tempo. A avaliação demonstrou que os melhores resultados globais foram apresentados pelos algoritmos híbridos. O melhor resultado de cobertura foi um dos algoritmos criados especificamente para o domínio televisivo, que apresenta uma diferença significativa quando comparado com os outros algoritmos. No geral, os algoritmos de recomendação apresentaram valores semelhantes para as métricas avaliadas. A outra etapa das avaliações tratou os testes com utilizadores. Estes testes têm o objetivo de encontrar as preferências dos utilizadores face aos sistemas de recomendação televisivos em geral, validar as recomendações e explicações geradas pelo sistema de recomendações e determinar o interesse dos utilizadores pelos tipos de explicações contempladas no sistema. Para esta etapa foi utilizado o algoritmo hibrido que apresentou o melhor resultado na etapa anterior. A realização destes testes implicou o recrutamento de utilizadores que autorizassem a recolha do seu perfil de visualização televisivo durante um período alargado de tempo, de forma a ter dados para executar o sistema de recomendações. Durante os testes, o utilizador interagiu com a interface do sistema de recomendações e respondeu a perguntas que lhe foram colocadas. Nestes testes concluiu-se que no geral o utilizador era favorável às recomendações e às explicações do mesmo, sendo que este aumentava a sua satisfação e eficiência no processo de escolha de um programa para ver. Neste momento a área das recomendações está a ter um grande destaque por parte dos operadores de televisão. Neste trabalho propõe-se uma abordagem que apresenta bons resultados por parte da satisfação¸ dos utilizadores e que apresenta técnicas de explicação inexistentes nos sistemas dos operadores existentes. No futuro poder-se-á melhorar este trabalho com a inclusão de novas técnicas de recomendação, outras métricas de avaliação e a realização de testes integrados num operador real em que se possa avaliar durante um período mais alargado a influência das recomendações nos utilizadores.Nowadays, people spend more time watching television contents than ever before. Television providers offer their customers thousands of programmes, available for watching for a limited amount of time with recent technologies such as time-shifting, and new ways to watch them such as streaming using their own personal devices. It is impossible for someone to be aware of and to watch every available video, so one has to make the decision on what to watch. Having such a large amount of content available, viewers need to decide on what to watch. Recent research shows that some people get frustrated when searching for something to watch due to the vast amount of programmes which they are presented with. Recommendation systems enable users to find content which they are interested in through their own preferences while also taking the interests of other users into consideration, allowing their customers to overcome their current difficulties. The goal of this thesis was to develop a modular recommendation system for television providers. This system uses the information generally available in these environments to predict the user’s interest on programmes, including his or her implicit intent. Existing recommendation techniques were studied and evaluated and new TV domain specific algorithms were developed. Techniques were combined to form a hybrid algorithm capable of generating predictions for any programme in the system. An explanations module was built to generate descriptions that define the reason why a specific item or group of items was recommended. It allows users to be more interested in the recommendations given by the system. Predictions and explanations are then displayed on a user interface. Two evaluation methods were used to validate the produced recommendation system. Offline evaluations were used to compare the algorithms and it was demonstrated that the use of hybrid algorithms improved the system. Controlled evaluations made by users were also an object of study, through which the system was praised for its general quality, as well as for the availability of the previously mentioned explanations. Most users felt there was an improvement in comparison to existing recommendation systems

Chain-based recommendations

Recommender systems are discovery tools. Typically, they infer a user's preferences from her behaviour and make personalized suggestions. They are one response to the overwhelming choices that the Web affords its users. Recent studies have shown that a user of a recommender system is more likely to be satisfied by the recommendations if the system provides explanations that allow the user to understand their rationale, and if the system allows the user to provide feedback on the recommendations to improve the next round of recommendations so that they take account of the user's ephemeral needs. The goal of this dissertation is to introduce a new recommendation framework that offers a better user experience, while giving quality recommendations. It works on content-based principles and addresses both the issues identified in the previous paragraph, i.e.\ explanations and recommendation feedback. We instantiate our framework to produce two recommendation engines, each focusing on one of the themes: (i) the role of explanations in producing recommendations, and (ii) helping users to articulate their ephemeral needs. For the first theme, we show how to unify recommendation and explanation to a greater degree than has been achieved hitherto. This results in an approach that enables the system to find relevant recommendations with explanations that have a high degree of both fidelity and interpretability. For the second theme, we show how to allow users to steer the recommendation process using a conversational recommender system. Our approach allows the user to reveal her short-term preferences and have them taken into account by the system and thus assists her in making a good decision efficiently. Early work on conversational recommender systems considers the case where the candidate items have structured descriptions (e.g.\ sets of attribute-value pairs). Our new approach works in the case where items have unstructured descriptions (e.g.\ sets of genres or tags). For each of the two themes, we describe the problem settings, the state-of-the-art, our system design and our experiment design. We evaluate each system using both offline analyses as well as user trials in a movie recommendation domain. We find that the proposed systems provide relevant recommendations that also have a high degree of serendipity, low popularity-bias and high diversity

Industrial Symbiosis Recommender Systems

For a long time, humanity has lived upon the paradigm that the amounts of natural resources are unlimited and that the environment has ample regenerative capacity. However, the notion to shift towards sustainability has resulted in a worldwide adoption of policies addressing resource efficiency and preservation of natural resources.One of the key environmental and economic sustainable operations that is currently promoted and enacted in the European Union policy is Industrial Symbiosis. In industrial symbiosis, firms aim to reduce the total material and energy footprint by circulating traditional secondary production process outputs of firms to become part of an input for the production process of other firms.This thesis directs attention to the design considerations for recommender systems in the highly dynamic domain of industrial symbiosis. Recommender systems are a promising technology that may facilitate in multiple facets of the industrial symbiosis creation as they reduce the complexity of decision making. This typical strength of recommender systems has been responsible for improved sales and a higher return of investments. That provides the prospect for industrial symbiosis recommenders to increase the number of synergistic transactions that reduce the total environmental impact of the process industry in particular

Jointly integrating current context and social influence for improving recommendation

La diversité des contenus recommandation et la variation des contextes des utilisateurs rendent la prédiction en temps réel des préférences des utilisateurs de plus en plus difficile mettre en place. Toutefois, la plupart des approches existantes n'utilisent que le temps et l'emplacement actuels séparément et ignorent d'autres informations contextuelles sur lesquelles dépendent incontestablement les préférences des utilisateurs (par exemple, la météo, l'occasion). En outre, ils ne parviennent pas considérer conjointement ces informations contextuelles avec les interactions sociales entre les utilisateurs. D'autre part, la résolution de problèmes classiques de recommandation (par exemple, aucun programme de télévision vu par un nouvel utilisateur connu sous le nom du problème de démarrage froid et pas assez d'items co-évalués par d'autres utilisateurs ayant des préférences similaires, connu sous le nom du problème de manque de donnes) est d'importance significative puisque sont attaqués par plusieurs travaux. Dans notre travail de thèse, nous proposons un modèle probabiliste qui permet exploiter conjointement les informations contextuelles actuelles et l'influence sociale afin d'améliorer la recommandation des items. En particulier, le modèle probabiliste vise prédire la pertinence de contenu pour un utilisateur en fonction de son contexte actuel et de son influence sociale. Nous avons considérer plusieurs éléments du contexte actuel des utilisateurs tels que l'occasion, le jour de la semaine, la localisation et la météo. Nous avons utilisé la technique de lissage Laplace afin d'éviter les fortes probabilités. D'autre part, nous supposons que l'information provenant des relations sociales a une influence potentielle sur les préférences des utilisateurs. Ainsi, nous supposons que l'influence sociale dépend non seulement des évaluations des amis mais aussi de la similarité sociale entre les utilisateurs. Les similarités sociales utilisateur-ami peuvent être établies en fonction des interactions sociales entre les utilisateurs et leurs amis (par exemple les recommandations, les tags, les commentaires). Nous proposons alors de prendre en compte l'influence sociale en fonction de la mesure de similarité utilisateur-ami afin d'estimer les préférences des utilisateurs. Nous avons mené une série d'expérimentations en utilisant un ensemble de donnes réelles issues de la plateforme de TV sociale Pinhole. Cet ensemble de donnes inclut les historiques d'accès des utilisateurs-vidéos et les réseaux sociaux des téléspectateurs. En outre, nous collectons des informations contextuelles pour chaque historique d'accès utilisateur-vidéo saisi par le système de formulaire plat. Le système de la plateforme capture et enregistre les dernières informations contextuelles auxquelles le spectateur est confronté en regardant une telle vidéo.Dans notre évaluation, nous adoptons le filtrage collaboratif axé sur le temps, le profil dépendant du temps et la factorisation de la matrice axe sur le réseau social comme tant des modèles de référence. L'évaluation a port sur deux tâches de recommandation. La première consiste sélectionner une liste trie de vidéos. La seconde est la tâche de prédiction de la cote vidéo. Nous avons évalué l'impact de chaque élément du contexte de visualisation dans la performance de prédiction. Nous testons ainsi la capacité de notre modèle résoudre le problème de manque de données et le problème de recommandation de démarrage froid du téléspectateur. Les résultats expérimentaux démontrent que notre modèle surpasse les approches de l'état de l'art fondes sur le facteur temps et sur les réseaux sociaux. Dans les tests des problèmes de manque de donnes et de démarrage froid, notre modèle renvoie des prédictions cohérentes différentes valeurs de manque de données.Due to the diversity of alternative contents to choose and the change of users' preferences, real-time prediction of users' preferences in certain users' circumstances becomes increasingly hard for recommender systems. However, most existing context-aware approaches use only current time and location separately, and ignore other contextual information on which users' preferences may undoubtedly depend (e.g. weather, occasion). Furthermore, they fail to jointly consider these contextual information with social interactions between users. On the other hand, solving classic recommender problems (e.g. no seen items by a new user known as cold start problem, and no enough co-rated items with other users with similar preference as sparsity problem) is of significance importance since it is drawn by several works. In our thesis work, we propose a context-based approach that leverages jointly current contextual information and social influence in order to improve items recommendation. In particular, we propose a probabilistic model that aims to predict the relevance of items in respect with the user's current context. We considered several current context elements such as time, location, occasion, week day, location and weather. In order to avoid strong probabilities which leads to sparsity problem, we used Laplace smoothing technique. On the other hand, we argue that information from social relationships has potential influence on users' preferences. Thus, we assume that social influence depends not only on friends' ratings but also on social similarity between users. We proposed a social-based model that estimates the relevance of an item in respect with the social influence around the user on the relevance of this item. The user-friend social similarity information may be established based on social interactions between users and their friends (e.g. recommendations, tags, comments). Therefore, we argue that social similarity could be integrated using a similarity measure. Social influence is then jointly integrated based on user-friend similarity measure in order to estimate users' preferences. We conducted a comprehensive effectiveness evaluation on real dataset crawled from Pinhole social TV platform. This dataset includes viewer-video accessing history and viewers' friendship networks. In addition, we collected contextual information for each viewer-video accessing history captured by the plat form system. The platform system captures and records the last contextual information to which the viewer is faced while watching such a video. In our evaluation, we adopt Time-aware Collaborative Filtering, Time-Dependent Profile and Social Network-aware Matrix Factorization as baseline models. The evaluation focused on two recommendation tasks. The first one is the video list recommendation task and the second one is video rating prediction task. We evaluated the impact of each viewing context element in prediction performance. We tested the ability of our model to solve data sparsity and viewer cold start recommendation problems. The experimental results highlighted the effectiveness of our model compared to the considered baselines. Experimental results demonstrate that our approach outperforms time-aware and social network-based approaches. In the sparsity and cold start tests, our approach returns consistently accurate predictions at different values of data sparsity