Engaging end-user driven recommender systems: personalization through web augmentation

In the past decades recommender systems have become a powerful tool to improve personalization on the Web. Yet, many popular websites lack such functionality, its implementation usually requires certain technical skills, and, above all, its introduction is beyond the scope and control of end-users. To alleviate these problems, this paper presents a novel tool to empower end-users without programming skills, without any involvement of website providers, to embed personalized recommendations of items into arbitrary websites on client-side. For this we have developed a generic meta-model to capture recommender system configuration parameters in general as well as in a web augmentation context. Thereupon, we have implemented a wizard in the form of an easy-to-use browser plug-in, allowing the generation of so-called user scripts, which are executed in the browser to engage collaborative filtering functionality from a provided external rest service. We discuss functionality and limitations of the approach, and in a study with end-users we assess the usability and show its suitability for combining recommender systems with web augmentation techniques, aiming to empower end-users to implement controllable recommender applications for a more personalized browsing experience.Fil: Wischenbart, Martin. Johannes Kepler University Linz; AustriaFil: Firmenich, Sergio Damian. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática. Laboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzada; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; ArgentinaFil: Rossi, Gustavo Héctor. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; ArgentinaFil: Bosetti, Gabriela Alejandra. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; ArgentinaFil: Kapsammer, Elisabeth. Johannes Kepler University Linz; Austri

O algoritmo PageRank aplicado a redes de recomendações para seleção de recursos humanos

Um dos principais desafios encontrados num processo de recrutamento de recursos humanos prende-se com a dificuldade prática de analisar de forma objetiva todos os candidatos. A grande quantidade de curricula vitae normalmente envolvida num processo deste tipo dificulta, quando não impede mesmo, uma leitura completa e, portanto, uma análise detalhada. Neste trabalho procura mostrar-se a aplicabilidade do algoritmo PageRank a redes de recomendações profissionais entre pares no âmbito de processos de recrutamento de recursos humanos. Assim, através de técnicas de data-mining, procedeu-se à extracção de dados de teste do conteúdo HTML de páginas de alguns profissionais registados no site LinkedIn, concretamente as recomendações efectuadas por cada um para um conjunto de outros profissionais por especialidade. Com os dados extraídos contruiram-se redes de recomendações por especialidade, em que os vértices são os profissionais analisados e os arcos são as relações de recomendação, redes sobre as quais se aplicou o algoritmo PageRank para classificação ordenada de cada profissional por especialidade. A extensão para várias especialidades é realizada através de um algoritmo de avaliação multicritério que, aplicado aos valores de PageRank, possibilita a classificação de um profissional tendo em conta mais do que uma especialidade.One of the main challenges encountered in a human resource recruitment process is the practical difficulty of analysing all candidates in an objective manner. The large amount of curricula vitae normally involved prevents a thorough reading and therefore a detailed analysis. This work aims to show the applicability of link-analysis techniques to networks of professional recommendations among peers in the scope of recruitment processes of human resources. So, using data-minign techniques, we proceed with the extraction of test data from the HTML content of some LinkedIn pages, moreover the recommendations made between members. This extraction allowed the construction of a network of recommendations by skill, in which the nodes are professionals and the arcs are the recommendarions. Over these networks we applied the PageRank Algorithm in order to serialize each professional by skill. The expansion to more than one skill is made through the use of an algorithm of multi-criteria evaluation, applied to the various PageRank values of each skill