5 research outputs found
Annual Report 2019-2020
LETTER FROM THE DEAN
As I write this letter wrapping up the 2019-20 academic year, we remain in a global pandemic that has profoundly altered our lives. While many things have changed, some stayed the same: our CDM community worked hard, showed up for one another, and continued to advance their respective fields. A year that began like many others changed swiftly on March 11th when the University announced that spring classes would run remotely. By March 28th, the first day of spring quarter, we had moved 500 CDM courses online thanks to the diligent work of our faculty, staff, and instructional designers. But CDM’s work went beyond the (virtual) classroom. We mobilized our makerspaces to assist in the production of personal protective equipment for Illinois healthcare workers, participated in COVID-19 research initiatives, and were inspired by the innovative ways our student groups learned to network. You can read more about our response to the COVID-19 pandemic on pgs. 17-19. Throughout the year, our students were nationally recognized for their skills and creative work while our faculty were published dozens of times and screened their films at prestigious film festivals. We added a new undergraduate Industrial Design program, opened a second makerspace on the Lincoln Park Campus, and created new opportunities for Chicago youth. I am pleased to share with you the College of Computing and Digital Media’s (CDM) 2019-20 annual report, highlighting our collective accomplishments.
David MillerDeanhttps://via.library.depaul.edu/cdmannual/1003/thumbnail.jp
Recommended from our members
Flatter is better: Percentile Transformations for Recommender Systems
It is well known that explicit user ratings in recommender systems are biased toward high ratings and that users differ significantly in their usage of the rating scale. Implementers usually compensate for these issues through rating normalization or the inclusion of a user bias term in factorization models. However, these methods adjust only for the central tendency of users’ distributions. In this work, we demonstrate that a lack of flatness in rating distributions is negatively correlated with recommendation performance. We propose a rating transformation model that compensates for skew in the rating distribution as well as its central tendency by converting ratings into percentile values as a pre-processing step before recommendation generation. This transformation flattens the rating distribution, better compensates for differences in rating distributions, and improves recommendation performance. We also show that a smoothed version of this transformation can yield more intuitive results for users with very narrow rating distributions. A comprehensive set of experiments, with state-of-the-art recommendation algorithms in four real-world datasets, show improved ranking performance for these percentile transformations.
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Mejora de los sistemas de recomendación de música de filtrado colaborativo: Un enfoque en la caracterización del usuario a partir de factores de comportamiento y contextuales
[ES] La popularización de la distribución digital de contenido multimedia, conocido como streaming,
permite a cada vez más usuarios el acceso a prácticamente toda la música existente desde
cualquier lugar sin la limitación de la capacidad de almacenamiento de los dispositivos. Esa
enorme disponibilidad, asà como la gran variedad de proveedores de estos servicios hace muy
difÃcil al usuario encontrar música que pueda encajar en sus gustos. De ahà deriva el gran interés
actual por el desarrollo de algoritmos de recomendación que ayuden al usuario a filtrar y
descubrir la música que se ajusta a sus preferencias a partir de la enorme cantidad de contenido
musical disponible en el espacio digital. La mayorÃa de las plataformas disponen de servicios de
búsqueda y algunas de ellas disponen de mecanismos de recomendación y ofrecen listas
personalizadas de reproducción (playlists), aunque todavÃa se requieren muchas mejoras.
Los métodos utilizados en los sistemas de recomendación son muy variados, aunque los basados
en filtrado colaborativo (FC) se encuentran entre los más extendidos. Las recomendaciones que
proporcionan se basan en las valoraciones (ratings) que los usuarios hacen de los Ãtems a
recomendar, que en el caso de los sistemas de recomendación de música son canciones o
artistas. Las recomendaciones para un usuario dado se basan en las valoraciones realizadas por
otros usuarios con gustos similares a él. Los resultados de este tipo de técnicas son bastante
buenos, sin embargo, la dificultad de obtener la evaluación explicita de los Ãtems por parte de
los usuarios hace que el número de valoraciones sea insuficiente, causando problemas de
dispersión (sparsity), que impiden o dificultan la aplicación de tales métodos. Por este motivo,
en algunas ocasiones se recurre a formas implÃcitas de obtener dicha información, las cuales son
usualmente complejas y no siempre son efectivas. Otros problemas causados por la
incorporación de nuevos usuarios o nuevos productos en el sistema son los de arranque en frÃo
(cold start) y primera valoración (first rater) respectivamente. A esto hay que sumar la dificultad
para ofrecer recomendaciones fiables a usuarios con gustos inusuales (gray sheep users).
Para hacer frente a los problemas anteriores se han propuesto algoritmos basados en el
contenido como alternativa a los métodos de CF. Estos métodos pueden utilizarse para
recomendar cualquier Ãtem haciendo uso de sus caracterÃsticas, de manera que el usuario recibe
recomendaciones de Ãtems similares a otros por los que ha mostrado interés en el pasado. La
mayorÃa de los sistemas de recomendación actuales utilizan técnicas hÃbridas destinadas a
aprovechar las ventajas de ambos enfoques y evitar sus inconvenientes. Estos métodos hacen
uso de atributos de Ãtems y usuarios, además de información de valoraciones.
Este trabajo se centra en la caracterización del usuario con el fin de aumentar el grado de
personalización y asà mejorar las recomendaciones proporcionadas por los métodos de filtrado
colaborativo. Las propuestas que se presentan, aunque pudieran hacerse extensivas a otros
dominios de aplicación, se centran en el ámbito de la música debido a que la forma de consumo
de la música difiere significativamente de la forma de consumir otros productos y, en
consecuencia, algunos aspectos relativos a las recomendaciones también son diferentes.
Los diferentes enfoques propuestos para caracterizar al usuario tienen en común el hecho de
requerir únicamente la información disponible en las plataformas de música en streaming, sin
necesidad de ningún dato adicional como puede ser información demográfica de los usuarios o
atributos de los Ãtems. Además del hecho de no disponer de valoraciones explÃcitas de los Ãtems
de música y tener que obtenerlos implÃcitamente a partir de las reproducciones de artistas o
canciones por parte de cada usuario.
La primera propuesta aborda el problema de la oveja negra mediante la caracterización del
usuario en función de la popularidad de la música que escucha, lo que está estrechamente
relacionado con la distribución de ley de potencia de la frecuencia de reproducción de los Ãtems.
Este enfoque es aplicable tanto para la recomendación de artistas como de canciones, y en este
último caso, las recomendaciones se pueden mejorar teniendo en cuenta la posición de las
canciones en las sesiones del usuario.
El tiempo es otro factor importante relacionado con el comportamiento y los hábitos del
usuario. La propuesta de mejora de los métodos de recomendación en relación con este factor
se aborda desde tres perspectivas centradas en el usuario: modelado tanto de la evolución de
sus preferencias, como de sus hábitos de escucha en función del tiempo, y uso del tiempo como
variable contextual para generar recomendaciones sensibles al contexto. El modelo de
evolución de preferencias está incluido en el proceso de obtención de calificaciones implÃcitas.
Otra forma de caracterizar al usuario es a través de su contexto social. Las plataformas de música
en streaming no disponen de mucha información de este tipo. Sin embargo, los datos
disponibles sobre relaciones de amistad y etiquetado social se pueden utilizar para este
propósito. En concreto, esta información se ha utilizado en este trabajo para modelar su grado
de influencia, a partir de las propiedades de confianza y homofilia, y su nivel de conocimiento
(expertise) respectivamente.
Aunque los métodos presentados no están diseñados especÃficamente para abordar el
inconveniente del arranque en frÃo, algunos de ellos se han probado en este escenario,
mostrando que también contribuyen a minimizar ese problema