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, así como la gran variedad de proveedores de estos servicios hace muy difícil al usuario encontrar música que pueda encajar en sus gustos. De ahí 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 mayoría 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 todavía 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 ítems 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 ítems 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 implícitas 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 frío (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 ítem haciendo uso de sus características, de manera que el usuario recibe recomendaciones de ítems similares a otros por los que ha mostrado interés en el pasado. La mayoría de los sistemas de recomendación actuales utilizan técnicas híbridas destinadas a aprovechar las ventajas de ambos enfoques y evitar sus inconvenientes. Estos métodos hacen uso de atributos de ítems 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 así 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 ítems. Además del hecho de no disponer de valoraciones explícitas de los ítems de música y tener que obtenerlos implícitamente 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 ítems. 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 implícitas. 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 específicamente para abordar el inconveniente del arranque en frío, algunos de ellos se han probado en este escenario, mostrando que también contribuyen a minimizar ese problema

A collaborative filtering method for music recommendation using playing coefficients for artists and users.

The great quantity of music content available online has increased interest in music recommender systems. However, some important problems must be addressed in order to give reliable recommendations. Many approaches have been proposed to deal with cold-start and first-rater drawbacks; however, the problem of generating recommendations for gray-sheep users has been less studied. Most of the methods that address this problem are content-based, hence they require item information that is not always available. Another significant drawback is the difficulty in obtaining explicit feedback from users, necessary for inducing recommendation models, which causes the well-known sparsity problem. In this work, a recommendation method based on playing coefficients is proposed for addressing the above-mentioned shortcomings of recommender systems when little information is available. The results prove that this proposal outperforms other collaborative filtering methods, including those that make use of user attributes

Information-Based Neighborhood Modeling

Since the inception of the World Wide Web, the amount of data present on websites and internet infrastructure has grown exponentially that researchers continuously develop new and more efficient ways of sorting and presenting information to end-users. Particular websites, such as e-commerce websites, filter data with the help of recommender systems. Over the years, methods have been developed to improve recommender accuracy, yet developers face a problem when new items or users enter the system. With little to no information on user or item preferences, recommender systems struggle generating accurate predictions. This is the cold-start problem. Ackoff defines information as data structured around answers to the question words: what, where, when, who and how many. This paper explores how Ackoff’s definition of information might improve accuracy and alleviate cold-start conditions when applied to the neighborhood model of collaborative filtering (Ackoff, 1989, p. 3)

Comparative Analysis of Different Trust Metrics of User-User Trust-Based Recommendation System

Information overload is the biggest challenge nowadays for any website, especially e-commerce websites. However, this challenge arises for the fast growth of information on the web (WWW) with easy access to the internet. Collaborative filtering based recommender system is the most useful application to solve the information overload problem by filtering relevant information for the users according to their interests. But, the existing system faces some significant limitations such as data sparsity, low accuracy, cold-start, and malicious attacks. To alleviate the mentioned issues, the relationship of trust incorporates in the system where it can be between the users or items, and such system is known as the trust-based recommender system (TBRS). From the user perspective, the motive of the TBRS is to utilize the reliability between the users to generate more accurate and trusted recommendations. However, the study aims to present a comparative analysis of different trust metrics in the context of the type of trust definition of TBRS. Also, the study accomplishes twenty-four trust metrics in terms of the methodology, trust properties \& measurement, validation approaches, and the experimented dataset

Trust networks for recommender systems

Recommender systems use information about their user’s profiles and relationships to suggest items that might be of interest to them. Recommenders that incorporate a social trust network among their users have the potential to make more personalized recommendations compared to traditional systems, provided they succeed in utilizing the additional (dis)trust information to their advantage. Such trust-enhanced recommenders consist of two main components: recommendation technologies and trust metrics (techniques which aim to estimate the trust between two unknown users.) We introduce a new bilattice-based model that considers trust and distrust as two different but dependent components, and study the accompanying trust metrics. Two of their key building blocks are trust propagation and aggregation. If user a wants to form an opinion about an unknown user x, a can contact one of his acquaintances, who can contact another one, etc., until a user is reached who is connected with x (propagation). Since a will often contact several persons, one also needs a mechanism to combine the trust scores that result from several propagation paths (aggregation). We introduce new fuzzy logic propagation operators and focus on the potential of OWA strategies and the effect of knowledge defects. Our experiments demonstrate that propagators that actively incorporate distrust are more accurate than standard approaches, and that new aggregators result in better predictions than purely bilattice-based operators. In the second part of the dissertation, we focus on the application of trust networks in recommender systems. After the introduction of a new detection measure for controversial items, we show that trust-based approaches are more effective than baselines. We also propose a new algorithm that achieves an immediate high coverage while the accuracy remains adequate. Furthermore, we also provide the first experimental study on the potential of distrust in a memory-based collaborative filtering recommendation process. Finally, we also study the user cold start problem; we propose to identify key figures in the network, and to suggest them as possible connection points for newcomers. Our experiments show that it is much more beneficial for a new user to connect to an identified key figure instead of making random connections

Social software for music

Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 200