Leveraging data about users in general in the learning of individual user models

Models of computer users that are learned on the basis of data can make use of two types of information: data about users in general and data about the current individual user. Focusing on user models that take the form of Bayesian networks, we compare four types of model that represent different ways of combining these two types of data. Models of the four types are applied to the data of an experiment, and they are evaluated according to theoretical, empirical, and practical criteria. One of the model types is a new variant of the AHUGIN method for adapting the probabilities of a Bayesian network while it is being used: Differential adaptation is a principled way of determining the speed with which each aspect of a network is adapted to an individual user.

Modellierung und Analyse individuellen Konsumentenverhaltens mit probabilistischen Holonen

Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt in der Entwicklung eines agentenbasierten, probabilistischen Konsumentenverhaltensmodells zur Repräsentation und Analyse individuellen Kaufverhaltens. Das Modell dient zur Entscheidungsunterstützung im Handel und speziell im Customer Relationship Management (CRM). Als Modellgrundlage wird eine Klasse probabilistischer Agenten eingeführt, die sich zu Holonen zusammenschließen können und deren Wissensbasen erweiterte Bayes';sche Netze (Verhaltensnetze) sind. Mit Hilfe probabilistischer Holone werden Kundenagenten entwickelt, die einzelne reale Kundenmodellieren. Dazu werden kundenindividuelle Verhaltensmuster unter Berücksichtigung von Domänenwissen aus historischen Kundendaten extrahiert und als nichtlineare Abhängigkeiten zwischen Einflussfaktoren und artikelbezogenen Kundenreaktionen in Verhaltensnetzen repräsentiert. Ein Kundenagent ist dabei ein Holon aus mehreren so genannten Feature-Agenten, die jeweils einzelne Kundeneigenschaften repräsentieren, entsprechende Feature-Verhaltensnetze verwalten und durch Interaktion das Gesamtverhalten des Kunden bestimmen. Die Simulation des Verhaltens besteht aus der Ermittlung von Kundenreaktionen auf vorgegebene Einkaufsszenarien mit Hilfe quantifizierbarer probabilistischer Schlussfolgerungen. Kundenagenten können sich durch Holonisierung zu Kundengruppenagenten zusammenschließen, die unterschiedliche Aggregationen des Kaufverhaltens der Gruppenmitglieder repräsentieren. Zur Bestimmung gleichartiger Kunden werden auf Basis der Verhaltensnetze mehrere Ähnlichkeitsanalyseverfahren sowie verhaltensbezogene Ähnlichkeitsmaße zum Vergleich des dynamischen Kaufverhaltens entwickelt. Bestehende Klassifikations- und Clusteringverfahren werden anschließend so erweitert, dass sie neben klassischen Attributvektoren verhaltensnetzbasierte Repräsentationen als Vergleichsgrundlage verwenden können. Darüber hinaus werden Verfahren zur Zuordnung anonymer Kassenbons zu vorgegebenen Kundengruppen entwickelt, um Ergebnisse von Kundensimulationen auf die Gesamtheit der anonymen Kunden eines Unternehmens übertragen zu können. Nutzen und Qualität der entwickelten Modelle, Verfahren und Maße werden mit Hilfe einer umfangreichen Software-Implementierung anhand mehrerer Anwendungsbeispiele aus der Praxis demonstriert und in einigen Fallstudien evaluiert — basierend auf realen Daten eines deutschen Einzelhandelsunternehmens.The focus of this work is the development of an agent-based, probabilistic model for representing and analysing individual consumer behaviour. The model provides a basis for decision making in marketing and especially in customer relationship management (CRM). As foundation of the model, a class of probabilistic agents is introduced. These agents can be merged to holonic agents (holons) and have probabilistic knowledge bases adapted from Bayesian networks (behaviour networks). An individual customer is modelled as a customer agent which is a probabilistic holon consisting of several feature agents. A feature agent represents a particular property (feature) of the customer';s behaviour and encapsulates appropriate feature-related behaviour networks. The total behaviour of a customer agent is determined by interaction of its feature agents. Individual behaviour patterns of a customer are extracted from real data — in consideration of given domain knowledge — and are represented within behaviour networks as non-linear dependencies between influencing factors and the customer';s product-related reactions. Behaviour simulation is realised by evaluation of expected reactions of customers on given shopping scenarios based on quantifiable, probabilistic reasoning. Customer agents are able to join to customer group agents which represent different behaviour aggregations of their members. Based on behaviour networks, several behaviour-related methods of analysis as well as distance measures are developed to identify homogeneous customers on the basis of their dynamic shopping behaviour. Subsequently, existing vector-based methods of classification and clustering are extended by these behaviour-related methods and measures. In addition, methods are developed to assign anonymous receipts to given customer groups in order to extent customer-related simulation results to anonymous customers of a company. Benefits and quality of the developed models, methods and measures, which are implemented within a complex software system, are shown by practical examples and evaluated in several case studies — based on real data from a German retailer

Maschinelles Lernen Bayes'scher Netze in benutzeradaptiven Systemen

Das Thema der vorliegenden Arbeit ist die Anwendung existierender sowie die Entwicklung neuer, spezifisch auf den Fall benutzeradaptiver Systeme zugeschnittener, maschineller Lernverfahren für Bayes'sche Netze. Bislang werden die in benutzeradaptiven Systemen eingesetzten Bayes'schen Netze meist manuell—anhand von theoretischen Überlegungen (von Experten)—konstruiert. Es bietet sich an, die im System anfallenden Interaktionsdaten im Rahmen des Konstruktions- bzw. Wartungsprozesses durch die Anwendung entsprechender maschineller Lernverfahren zur Verbesserung der Systemperformanz auszunutzen. Dieser Arbeit liegt eine integrative Konzeption des maschinellen Lernens Bayes';scher Netze für benutzeradaptive Systeme zugrunde, die gemäß den Anforderungen der zu modellierenden Domäne mit alternativen Verfahren instanziiert werden kann. In diesem Rahmen werden in dieser Arbeit neu entwickelte maschinelle Lern- bzw. Adaptionsverfahren für Bayes';sche Netze vorgestellt, die das gemeinsame Ziel verfolgen, die besonderen Eigenschaften und Anforderungen des Benutzermodellierungskontexts während des Lern- bzw. Adaptionsvorgangs zu berücksichtigen. Diese neuen Verfahren werden in vergleichenden Studien mit alternativ einsetzbaren existierenden Methoden des maschinellen Lernens Bayes'scher Netze evaluiertThis thesis focuses on the application of existing and the development of new Bayesian network learning methods that are able to deal with or that can exploit the characteristics of domains of user-adaptive systems. So far, Bayesian networks used by user-adaptive systems have typically been specified manually—on the basis of theoretical considerations (of experts). It seems to be a promising approach to exploit the interaction data that can be collected during the systems'; use through the application of machine learning methods in the design and maintenance phases. We present an integrative generic framework that can be instantiated with alternative methods according to the demands of the domain to be modeled. To this end, new Bayesian network learning and adaptation methods are presented that jointly aim to address adequately the characteristics and demands of the user modeling context during the learning and adaptation processes. These methods are evaluated in comparative empirical studies relative to alternative existing standard Bayesian network learning procedures