Discovering the Impact of Knowledge in Recommender Systems: A Comparative Study

Recommender systems engage user profiles and appropriate filtering techniques to assist users in finding more relevant information over the large volume of information. User profiles play an important role in the success of recommendation process since they model and represent the actual user needs. However, a comprehensive literature review of recommender systems has demonstrated no concrete study on the role and impact of knowledge in user profiling and filtering approache. In this paper, we review the most prominent recommender systems in the literature and examine the impression of knowledge extracted from different sources. We then come up with this finding that semantic information from the user context has substantial impact on the performance of knowledge based recommender systems. Finally, some new clues for improvement the knowledge-based profiles have been proposed.Comment: 14 pages, 3 tables; International Journal of Computer Science & Engineering Survey (IJCSES) Vol.2, No.3, August 201

Building a Mobile Advertising System for Target Marketing

Mobile advertising has become one of the most exciting new technological frontiers in advertising area in recent years. The ubiquitous nature of mobile phones makes it possible for advertisers to target users effectively. This paper proposes a targeted mobile advertising system (TMAS) that works as a platform to provide consumers personalized ads based on the consumers’ contextual and preference. The platform allows shops to provide contextual and time-sensitive ads and consumers to locate ads and promotion information using their smart phone. A demonstration is conducted to show the validity of the key process in the TMAS

Estimating the Monetary Value of Information Privacy in the Context of SNS

The dramatic growth of SNS has created a myriad of information privacy. To achieve our objective, first, this study estimates the monetary value of information privacy by using the CVM. Second, it is estimated how the monetary value of information privacy would change according to demographic information, SNS usage cycle information, the Characteristics of SNS users, and the SNS features. As a result, sensitive SNS users for information privacy have following characteristics: 30s, higher education, less Monthly Expenditure or far more monthly expenditure, lower SNS use ability, more number of followers, little event experiences, shorter SNS experience, higher account open limit level and privacy invasion experiences. Also, the total WTA mean is $28/number. The monetary value of information privacy according to SNS features have the following characteristics. Those who use private SNS, the value of Profile, Location information, and the purpose of Sharing and Friendship are more important

CSD: a multi-user similarity metric for community recommendation in online social networks

Communities are basic components in networks. As a promising social application, community recommendation selects a few items (e.g., movies and books) to recommend to a group of users. It usually achieves higher recommendation precision if the users share more interests; whereas, in plenty of communities (e.g., families, work groups), the users often share few. With billions of communities in online social networks, quickly selecting the communities where the members are similar in interests is a prerequisite for community recommendation. To this end, we propose an easy-to-compute metric, Community Similarity Degree (CSD), to estimate the degree of interest similarity among multiple users in a community. Based on 3460 emulated Facebook communities, we conduct extensive empirical studies to reveal the characteristics of CSD and validate the effectiveness of CSD. In particular, we demonstrate that selecting communities with larger CSD can achieve higher recommendation precision. In addition, we verify the computation efficiency of CSD: it costs less than 1 hour to calculate CSD for over 1 million of communities. Finally, we draw insights about feasible extensions to the definition of CSD, and point out the practical uses of CSD in a variety of applications other than community recommendation.This work has been funded by China Scholarship Council. It has also been partially funded by the Ministerio de Economia y Competitividad of SPAIN through the project BigDatAAM (FIS2013-47532-C3-3-P), H2020-DS-2014-1 through the TYPES Project under Grant Agreement number 653449, State Key Laboratory of Geo-Information Engineering (No. SKLGIE2014-M-2-2). and the Program of National Natural Science Foundation of China (No. 41404025)

A game theoretical model for a collaborative e-learning platform on privacy awareness

De nos jours, avec l'utilisation croissante des technologies numériques, l'éducation à la préservation de la vie privée joue un rôle important en particulier pour les adolescents. Bien que plusieurs plateformes d'apprentissage en ligne à la sensibilisation à la vie privée aient été mises en œuvre, elles sont généralement basées sur des techniques traditionnelles d'apprentissage. Plus particulièrement, ces plateformes ne permettent pas aux étudiants de coopérer et de partager leurs connaissances afin d’améliorer leur apprentissage ensemble. En d'autres termes, elles manquent d'interactions élève-élève. Des recherches récentes sur les méthodes d'apprentissage montrent que la collaboration entre élèves peut entraîner de meilleurs résultats d'apprentissage par rapport à d'autres approches. De plus, le domaine de la vie privée étant fortement lié à la vie sociale des adolescents, il est préférable de fournir un environnement d'apprentissage collaboratif où l’on peut enseigner la préservation de la vie privée, et en même temps, permettre aux étudiants de partager leurs connaissances. Il serait souhaitable que ces derniers puissent interagir les uns avec les autres, résoudre des questionnaires en collaboration et discuter de problèmes et de situations de confidentialité. À cet effet, ce travail propose « Teens-online », une plateforme d'apprentissage en ligne collaborative pour la sensibilisation à la vie privée. Le programme d'études fourni dans cette plateforme est basé sur le Référentiel de formation des élèves à la protection des données personnelles. De plus, la plateforme proposée est équipée d'un mécanisme d'appariement de partenaires basé sur la théorie des jeux. Ce mécanisme garantit un appariement élève-élève stable en fonction des besoins de l'élève (comportement et / ou connaissances). Ainsi, des avantages mutuels seront obtenus en minimisant les chances de coopérer avec des pairs incompatibles. Les résultats expérimentaux montrent que l'utilité moyenne obtenue en appliquant l'algorithme proposé est beaucoup plus élevée que celle obtenue en utilisant d'autres mécanismes d'appariement. Les résultats suggèrent qu'en adoptant l'approche proposée, chaque élève peut être jumelé avec des partenaires optimaux, qui obtiennent également en retour des résultats d'apprentissage plus élevés.Nowadays, with the increasing use of digital technologies, especially for teenagers, privacy education plays an important role in their lives. While several e-learning platforms for privacy awareness training have been implemented, they are typically based on traditional learning techniques. In particular, these platforms do not allow students to cooperate and share knowledge with each other in order to achieve mutual benefits and improve learning outcomes. In other words, they lack student-student interaction. Recent research on learning methods shows that the collaboration among students can result in better learning outcomes compared to other learning approaches. Motivated by the above-mentioned facts, and since privacy domain is strongly linked to the social lives of teens, there is a pressing need for providing a collaborative learning platform for teaching privacy, and at the same time, allows students to share knowledge, interact with each other, solve quizzes collaboratively, and discuss privacy issues and situations. For this purpose, this work proposes “Teens-online”, a collaborative e-learning platform for privacy awareness. The curriculum provided in this platform is based on the Personal Data Protection Competency Framework for School Students. Moreover, the proposed platform is equipped with a partner-matching mechanism based on matching game theory. This mechanism guarantees a stable student-student matching according to a student's need (behavior and/or knowledge). Thus, mutual benefits will be attained by minimizing the chances of cooperating with incompatible students. Experimental results show that the average learning-related utility obtained by applying the proposed partner-matching algorithm is much higher than the average utility obtained using other matching mechanisms. The results also suggest that by adopting the proposed approach, each student can be paired with their optimal partners, which in turn helps them reach their highest learning outcomes

Інформаційна система формування рекламного пакету з урахуванням індивідуальних характеристик користувача

Актуальність. На сьогоднішній день все більш стає популярною ідея створення інтернет-сервісів, які не потребують будь-якої оплати за використання. Це допомагає розширити кількість користувачів, оскільки не всі користувачі готові, або можуть оплачувати використання сервісом. Для цього все більше сервісів використовують влаштовану в них рекламу як головне джерело прибутку. Це дозволяє сервісам бути незалежними та не втрачати ідентичності. Враховуючи це, є дуже актуальною ідея розробки системи, яка буде показувати таргетовану рекламу користувачам, які користуються даним сервісом. Це дозволить рекламодавцям менше витрачати грошей на рекламу та дозволить користувачам отримувати по-справжньому актуальну для них рекламу. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Ефективні методи колаборативної фільтрації, засновані на аналізі поведінки користувачів, відображеної в "big data"». Мета дослідження – покращення релевантності рекомендованої реклами. Для досягнення мети необхідно виконати наступні задачі: - виконати огляд існуючих аналогічних систем; - здійснити аналіз та порівняння різних методів вирішення задачі підбору рекомендацій; - сформувати задачу підбору рекомендацій; - створити модель відбору рекомендацій реклами; - розробити прототип системи адміністрування рекламною кампанією; - виконати аналіз отриманих результатів. Об’єкт дослідження – процес формування рекламного пакету з урахуванням особистих характеристик користувача. Предмет дослідження – методи та моделі формування рекомендованого рекламного пакету. Методи дослідження, застосовані у даній роботі, базуються на методах колаборативної фільтрації. Наукова новизна одержаних результатів полягає у застосуванні модифакованого методу колаборативної фільтрації, який використовує набори ключових слів замість рейтингів. Публікації. Матеріали роботи опубліковані у рамках Всеукраїнської науково-практична конференція «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2018).Topicality. Today an idea of creation free-to-use Internet services, that does not need any charge for using, becomes more and more popular. It helps to increase number of potential users, because not all users are ready or able to pay for usage of internet services. To make it possible to create free services, creators are making built-in target advertising, which helps to earn money and stay independent company and do not lose identity in comparing to other services. Based on this reasons, there is a need to create system that will make as relevant advertisement recommendation to users, which are using system, as possible. It will help advertisers to spend less money for advertising and will show advertising to customers in which they are really interested. Relationship of work with scientific programs, plans, themes. The work was carried out at the Department of Automated Systems for Information Processing and Management of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute. Igor Sikorsky "within the theme" «Effective methods of collaborative filtering based on the analysis of user behavior, reflected in "big data"». Purpose of the study is to improve the relevance of recommended advertisement. To achieve the purpose, there is need to solve tasks: - make a review of existing analogue systems; - make an analysis and compare different methods of making advertisement recommendations; - formalize task of making recommendations; - create model of effective recommendation picking based on collaborative filtering method; - create a prototype of a system for administrating advertising campaign; - perform analysis of results. The object of the research - process of forming advertisement package, based on user’s personal characteristics. Subject of research - methods and models for forming of a recommended advertisement. The research methods used in this work are based on collaborative filtering methods. The scientific novelty of the results is based on usage of modificated collaborative filtering method, which uses keywords list instead of ratings. Publications. The materials of this work published in the Ukrainian Scientific and Practical Conference “The actual problems of informatization of management decisions” (APIMD 2018)

An ontology-based recommender system using scholar's background knowledge

Scholar’s recommender systems recommend scientific articles based on the similarity of articles to scholars’ profiles, which are a collection of keywords that scholars are interested in. Recent profiling approaches extract keywords from the scholars’ information such as publications, searching keywords, and homepages, and train a reference ontology, which is often a general-purpose ontology, in order to profile the scholars’ interests. However, such approaches do not consider the scholars’ knowledge because the recommender system only recommends articles which are syntactically similar to articles that scholars have already visited, while scholars are interested in articles which contain comparatively new knowledge. In addition, the systems do not support multi-area property of scholars’ knowledge as researchers usually do research in multiple topics simultaneously and are expected to receive focused-topic articles in each recommendation. To address these problems, this study develops a domain-specific reference ontology by merging six Web taxonomies and exploits Wikipedia as a conflict resolver of ontologies. Then, the knowledge items from the scholars’ information are extracted, transformed by DBpedia, and clustered into relevant topics in order to model the multi-area property of scholars’ knowledge. Finally, the clustered knowledge items are mapped to the reference ontology by using DBpedia to create clustered profiles. In addition a semantic similarity algorithm is adapted to the clustered profiles, which enables recommendation of focused-topic articles that contain new knowledge. To evaluate performance of the proposed approach, three different data sets from scholars’ information in Computer Science domain are created, and the precisions in different cases are measured. The proposed method, in comparison with the baseline methods, improves the average precision by 6% when the new reference ontology along with the full scholars’ knowledge is utilized, by an extra 7.2% when scholars’ knowledge is transformed by DBpedia, and further 8.9% when clustered profile is applied. Experimental results certify that using knowledge items instead of keywords for profiling as well as transforming the knowledge items by DBpedia can significantly improve the recommendation performance. Besides, the domain-specific reference ontology can effectively capture the full scholars’ knowledge which results to more accurate profiling

Рекомендаційна інформаційна система на основі вподобань користувачів

Магістерська дисертація: 94 с., 19 рис., 27 табл., 1 додаток , 36 джерел. Актуальність. Сьогодні, одним з найбільш цінних ресурсів людства – є інформація. Вона займає одну з центральних ролей у процесі формування сучасного суспільства. З виникненням Інтернету – основним сховищем інформації стала саме Всесвітня Мережа. Але з часом, її об’єми почали зростати значно швидше, ніж обчислювальні можливості, для обробки даних. Кількість інформації в Інтернеті настільки велика, що людина просто не здатна знайти те, що їй дійсно потрібно. У зв’язку з цим актуальною є розробка спеціальної системи, яка буде сама пропонувати користувачу деякі елементи, яка вона буде вважати доцільними. Така система буде формувати свої рекомендації на основі поведінки користувачів в минулому та їх вподобань. Це дозволить користувачам зекономити великий об’єм часу для пошуку необхідного контенту. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Ефективні методи колаборативної фільтрації, засновані на аналізі поведінки користувачів, відображеної в "big data"» Мета дослідження – підвищення ефективності роботи рекомендаційної системи. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: - виконати огляд існуючих методів та алгоритмів роботи рекомендаційних систем; - здійснити порівняльний аналіз різних методів та алгоритмів роботи рекомендаційних систем; - формалізувати задачу формування рекомендацій на основі гібридного підходу; - розробити ефективну модель формування рекомендацій на основі гібридного підходу; 4 - розробити прототип рекомендаційної системи книг, використовуючи вищезазначені підходи; - виконати аналіз отриманих результатів. Об’єкт дослідження – процес формування особистих рекомендацій на основі вподобань користувачів. Предмет дослідження – методи та моделі формування особистих рекомендацій. Методи дослідження, застосовані у даній роботі, базуються на методах інформаційного пошуку. Наукова новизна одержаних результатів полягає у застосуванні гібридного підходу до фільтрації даних для формування особистих рекомендацій. Розроблено підхід, який поєднує в собі фільтрацію даних, на основі вмісту з колаборативною та демографічною фільтрацію. Публікації. Матеріали роботи опубліковані в тезах міжнародної науково- практичній конференції «Математичне та імітаційне моделювання систем МОДС 2018» а також у рамках Всеукраїнська науково-практична конференція молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2018)Master's dissertation: 94 pages., 19 Fig., 37 tabl., 1 addition, 36 sources. Topicality. Today, one of the most valuable resources of mankind is information. It occupies one of the central roles in the process of formation of modern society. With the advent of the Internet - the main storage of information has become the World Wide Web. But over time, its volumes began to grow much faster than computing capabilities for data processing. The amount of information on the Internet is so great that a person simply can not find what she really needs. In this regard, the development of a special system is urgent, which will recommend to user some elements that she deems advisable. Such a system will formulate its recommendations based on the behavior of users in the past and their preferences. This will allow users to save a large amount of time to find the content they need. Relationship of work with scientific programs, plans, themes. The work was carried out at the Department of Automated Systems for Information Processing and Management of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute. Igor Sikorsky" within the theme «Effective methods of collaborative filtering based on the analysis of user behavior, reflected in "big data"» Purpose of the study is to improve the effectiveness of the recommendation system. To achieve the purpose, we need to accomplish following tasks: - review the existing methods and algorithms of the recommendation systems; - carry out a comparative analysis of various methods and algorithms of the recommendation systems; - formalize the problem of forming recommendations based on the hybrid approach; - develop an effective model for recommendation computing based on a hybrid approach; 6 - develop a prototype of the books recommendation system by using the aforementioned approaches; - perform the analysis of the results. The object of the research - the process of creating personal recommendations based on the preferences of users. Subject of research - methods and models for the formation of personal recommendations. The research methods used in this paper are based on the methods of information retrieval. The scientific novelty of the results is applying a hybrid approach to data filtering for the formation of personal recommendations. An approach is developed that combines data filtering based on content with collaborative and demographic filtering. Publications: the materials of the work are published in the theses of the international scientific and practical conference " Mathematical and imitation systems modelling MISM 2018" as well as within the framework of the All-Ukrainian Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students “The actual problems of informatization of management decisions” (APIMD 2018)

Програмний метод формування рекомендацій рекламних оголошень на основі аналізу вподобань користувача

Дана магістерська дисертація присвячена розробленню та реалізації програмного методу формування рекомендацій рекламних оголошень на основі аналізу вподобань користувача. В дисертації проаналізовано існуючі методи формування рекомендацій, які використовуються в рекомендаційних системах, визначено вимоги до розроблюваного методу, обґрунтовано підібрано найбільш доцільний для використання гібридний метод формування рекомендацій та на його основі розроблено модифікований гібридний метод формування рекомендацій. Модифікація гібридного методу полягає у використанні трьох різних методів формування рекомендацій і лінійного об’єднання їх результатів роботи. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонований метод дозволить отримувати користувачам персоналізовані рекомендації рекламних оголошень, а рекламним платформам підвищити ефективність своїх оголошень.This master's thesis is devoted to the development and implementation of a software method of forming recommendations for advertisements based on the analysis of user preferences. In the thesis the existing methods of formation of recommendations which are used in recommendation systems are analyzed, requirements to the developed method are defined, the most expedient for use hybrid method of formation of recommendations is reasonably selected and on its basis the modified hybrid method of formation of recommendations is developed. The modification of the hybrid method is to use three different methods of forming recommendations and linearly combining their results. The practical value of the results obtained in the work is that the proposed method will allow users to receive personalized recommendations for advertisements, and advertising platforms to increase the effectiveness of their ads

ENHANCING PRIVACY IN MULTI-AGENT SYSTEMS

La pérdida de privacidad se está convirtiendo en uno de los mayores problemas en el mundo de la informática. De hecho, la mayoría de los usuarios de Internet (que hoy en día alcanzan la cantidad de 2 billones de usuarios en todo el mundo) están preocupados por su privacidad. Estas preocupaciones también se trasladan a las nuevas ramas de la informática que están emergiendo en los ultimos años. En concreto, en esta tesis nos centramos en la privacidad en los Sistemas Multiagente. En estos sistemas, varios agentes (que pueden ser inteligentes y/o autónomos) interactúan para resolver problemas. Estos agentes suelen encapsular información personal de los usuarios a los que representan (nombres, preferencias, tarjetas de crédito, roles, etc.). Además, estos agentes suelen intercambiar dicha información cuando interactúan entre ellos. Todo esto puede resultar en pérdida de privacidad para los usuarios, y por tanto, provocar que los usuarios se muestren adversos a utilizar estas tecnologías. En esta tesis nos centramos en evitar la colección y el procesado de información personal en Sistemas Multiagente. Para evitar la colección de información, proponemos un modelo para que un agente sea capaz de decidir qué atributos (de la información personal que tiene sobre el usuario al que representa) revelar a otros agentes. Además, proporcionamos una infraestructura de agentes segura, para que una vez que un agente decide revelar un atributo a otro, sólo este último sea capaz de tener acceso a ese atributo, evitando que terceras partes puedan acceder a dicho atributo. Para evitar el procesado de información personal proponemos un modelo de gestión de las identidades de los agentes. Este modelo permite a los agentes la utilización de diferentes identidades para reducir el riesgo del procesado de información. Además, también describimos en esta tesis la implementación de dicho modelo en una plataforma de agentes.Such Aparicio, JM. (2011). ENHANCING PRIVACY IN MULTI-AGENT SYSTEMS [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/13023Palanci