Using principles of locality and connectivity of the context in recommender systems

Досліджено проблему релевантності вхідних даних в рекомендаційних системах. Дана проблема виникає внаслідок недостатньої диференціації даних про товари відносно споживачів, що не дозволяє в повній мірі індивідуалізувати їх вподобання в рекомендаційній системі. Для вирішення цієї проблеми пропонується враховувати локальні контексти споживачів, що відповідають умовам їх вибору. Використання контексту дає можливість задати контекстні обмеження на можливі варіанти упорядкованого переліку рекомендації і тим самим підвищити якість роботи рекомендаційної системи. З метою забезпечити контекстно-орієнтовані рекомендації пропонується послідовно узагальнити та відфільтрувати локальні контексти споживачів з використанням принципів локальності і зв’язності. Особливість використання цих принципів полягає у тому, що поєднуються статичний та динамічний аспекти контексту. Перший аспект характеризується множиною властивостей об’єктів, які цікавлять споживача. Другий аспект задається у вигляді патернів подій, що відображують поведінку споживача відносно цих об’єктів. Запропонований зв’язок між аспектами полягає в тому, що кожна подія відповідає парі послідовних множин властивостей об’єктів, які відрізняються одним значенням властивості. Запропоновано двохфазовий підхід до формування контексту прийняття рішень для рекомендаційної системи, що передбачає послідовну інтеграцію статичної та динамічної складових контексту. При інтеграції використовуються відношення еквівалентності, схожості та сумісності. При реалізації перщої фази формується item-based, а другої – user-based опис контексту. Потім ці описи поєднуються та фільтруються у відповідності до властивостей нового споживача, якому видаються рекомендації. Практичне значення запропонованого підходу полягає в тому, що він дозволяє видалити не релевантні вхідні дані з урахуванням контексту прийняття рішень споживачем і на цій основі підвищити точність рекомендацій.The problem of the relevance of input data in advisory systems is investigated. This problem arises due to insufficient differentiation of data on goods relative to consumers, which does not allow to fully individualize their preferences in the advisory system. To solve this problem, it is suggested to take into account the local contexts of consumers, reflecting the conditions for the acceptance of the choice by these consumers. Using the context allows you to set contextual constraints on possible variants of an ordered list of recommendations and thereby improve the quality of the recommendation system. In order to provide context-oriented recommendations, it is proposed to consistently generalize and filter out the local contexts of consumers using the principles of locality and connectivity. The peculiarity of using these principles is that the static and dynamic aspects of the context are combined. The first aspect is characterized by a set of properties of objects that are of interest to the consumer. The second aspect is given in the form of patterns of events reflecting the consumer’s behavior with respect to these objects. The proposed relationship between the aspects is that each event corresponds to a pair of successive sets of object properties that differ in one property value. A two-phase approach to the formation of a decision-making context for a recommendation system is proposed, which provides for the consistent integration of the static and dynamic components of the context. Integration uses an equivalence, similarity and compatibility relationship. When the first phase is implemented, item-based is formed, and the second is a user-based context description. Then these descriptions are combined and filtered in accordance with the characteristics of the new consumer to whom the recommendations are issued. The practical significance of the proposed approach is that it allows you to delete irrelevant input data taking into account the context of the decision-making by the consumer and, on this basis, improve the accuracy of the recommendations

Mobile recommender apps with privacy management for accessible and usable technologies

The paper presents the preliminary results of an ongoing survey of the use of computers and mobile devices, interest in recommender apps and knowledge and concerns about privacy issues amongst English and Italian speaking disabled people. Participants were found to be regular users of computers and mobile devices for a range of applications. They were interested in recommender apps for household items, computer software and apps that met their accessibility and other requirements. They showed greater concerns about controlling access to personal data of different types than this data being retained by the computer or mobile device. They were also willing to make tradeoffs to improve device performance

A Context-aware Recommender System for Web Service Composition

[[abstract]]This study explored the use of context-aware recommender system to facilitate web service composition. The needs for composition of existing web services to generate functionality for users are increasing. And an intelligent framework is needed to alleviate users' burden to discover, select, invoke and combine web services. In this study, we focus on using context-aware recommender system to provide users with the most appropriate web services composition. The concept of context-aware collaborative filtering is used here to learn and predict user preferences, and based on this information, to compose necessary web services to achieve user request. We provide a restaurant recommender system prototype for the restaurant search scenario to demonstrate how proposed architecture works.[[conferencetype]]國際[[conferencedate]]20120718~20120720[[booktype]]紙本[[iscallforpapers]]Y[[conferencelocation]]Piraeus-Athens, Greec

The use of active learning in a situation of a cyclical cold start of the recommender system ..

Досліджено проблему побудови рекомендацій для систем електронної комерції в умовах циклічного холодного старту. Дана проблема виникає при постійній зміні інтересів користувачів протягом строку використання рекомендаційної підсистеми. Існуючі підходи до формування рекомендацій в умовах холодного старту засновані на поступовому накопиченні інформації про споживача і тому не забезпечують релевантних рекомендацій у випадку циклічних змін у їх діяльності та інтересах. Для вирішення цієї проблеми пропонується враховувати аспект зміни інтересів користувачів щодо товарів та послуг в часі. Мета даної роботи полягає в уточнення принципів активного навчання для побудови рекомендацій в умовах зміни інтересів споживачів з тим, щоб забезпечити поетапне уточнення персональних рекомендацій «холодним» споживачам. Отримані результати містять у собі деталізовану задачу формування рекомендацій, та уточнені принципи активного навчання. Виділено ключову особливість циклічного холодного старту в рекомендаційній системі, що полягає в обмеженості періоду, протягом якого може бути доповнена та уточнена інформація про клієнта системи електронної комерції. Зазначена особливість обумовлює потребу у врахуванні аспекту часу при формуванні рекомендацій щодо вибору товарів та послуг. Сформульовано задачу формування рекомендацій в умовах циклічного холодного старту як задачу ітеративного доповнення та уточнення даних нового «холодного» користувача патернами найбільш розповсюджених циклів поведінки споживачів з подальшим використанням колаборативної фільтрації уточнених даних для формування рекомендацій. Доповнено принципи застосування активного навчання для умов циклічного холодного старту на основі використання типових послідовностей дій користувача у часі. Вказані принципи дозволяють коригувати вхідні дані для «холодного» користувача за допомогою евристичної стратегії, що враховує зміни у патернах поведінки споживачів. Патерни поведінки відображають циклічні зміни інтересу споживачів щодо товарів та послуг, що пропонує система електронної комерції.The problem of constructing recommendations for electronic commerce systems under conditions of cyclic cold start is investigated. This problem occurs with the constant change of user interests over the period of use of the reference subsystem. Existing approaches to forming recommendations in a cold start are based on the gradual accumulation of consumer information and therefore do not provide relevant recommendations in the event of cyclical changes in their activities and interests. To address this problem, it is proposed to take into account the aspect of changing user interests in relation to goods and services in time. The purpose of this work is to clarify the principles of active training to build recommendations in the changing consumer interests in order to provide a step-by-step refinement of personal recommendations to "cold" consumers. The obtained results contain a detailed task of forming recommendations, and the principles of active training are specified. The key feature of the cyclic cold start in the reference system is distinguished, which is the limited period during which the information about the customer of the electronic commerce system can be supplemented and refined. This feature makes it necessary to take into account the aspect of time when forming recommendations on the choice of goods and services. The problem of forming recommendations in the conditions of cyclic cold start is formulated as a task of iterative addition and refinement of the data of the new "cold" user by the patterns of the most common cycles of consumer behavior followed by the use of collaborative filtering of the refined data for the formulation of recommendations. The principles of active training for cyclic cold start conditions based on the use of typical sequence sequences of the user in time are supp emented. These principles allow you to adjust the input data for a "cold" user using a heuristic strategy that takes into account changes in patterns of consumer behavior. The patterns of behavior reflect cyclical changes in consumers' interest in the products and services offered by the e-commerce syste

Social Voting Techniques: A Comparison of the Methods Used for Explicit Feedback in Recommendation Systems

Web recommendation systems usually brings a content list to users based on previous ratings made by them to other similar contents through some social voting mean. This paper aims to present a comparison of the main explicit rating methods used by web recommendation systems. The goal of this survey is to determine which of the studied methods fits better to user preferences when they rate a content on the web; based on the obtained results, a recommendation system can be implemented using an explicit feedback method to achieve this goal

An enhanced kernel weighted collaborative recommended system to alleviate sparsity

User Reviews in the form of ratings giving an opportunity to judge the user interest on the available products and providing a chance to recommend new similar items to the customers. Personalized recommender techniques placing vital role in this grown ecommerce century to predict the users’ interest. Collaborative Filtering (CF) system is one of the widely used democratic recommender system where it completely rely on user ratings to provide recommendations for the users.  In this paper, an enhanced Collaborative Filtering system is proposed using Kernel Weighted K-means Clustering (KWKC) approach using Radial basis Functions (RBF) for eliminate the Sparsity problem where lack of rating is the challenge of providing the accurate recommendation to the user.  The proposed system having two phases of state transitions: Connected and Disconnected. During Connected state the form of transition will be ‘Recommended mode’ where the active user be given with the Predicted-recommended items. In Disconnected State the form of transition will be ‘Learning mode’ where the hybrid learning approach and user clusters will be used to define the similar user models. Disconnected State activities will be performed in hidden layer of RBF and Connected Sate activities will be performed in output Layer. Input Layer of RBF using original user Ratings. The proposed KWKC used to smoothen the sparse original rating matrix and define the similar user clusters. A benchmark comparative study also made with classical learning and prediction techniques in terms of accuracy and computational time. Experiential setup is made using MovieLens dataset