A two-level Product Recommender for E-commerce Sites by Using Sequential Pattern Analysis

With the development of communication networks and rapid growth of their applications, huge amount of information have been produced. Major part of these information are in electronic stores, and hence it's really hard to find desired products inside huggermugger. Product Recommendation System (PRS) tries to solve this problem by giving appropriate and fast recommendations to the customers. This paper proposes a two-level product recommender for E-commerce sites. At first, the available products are clustered by using C-Means algorithm to create groups of products with similar characteristics. Then, the second level considers the customers’ behavior and their purchase history for drawing the relationships between products by using Sequential Pattern Analysis (SPA) method. These relationships, eventually, will lead to appropriate recommendation for customers and also increases the likelihood of selling related products in electronic transactions. Extensive numerical simulations over UCI transactions 10k dataset indicates that 87% of records in mined sequential patterns are predicted correctly and the accuracy of recommendations is more than other RPSs

Managing Temporal Dynamics of Filter Bubbles

Filter bubbles have attracted much attention in recent years in terms of their impact on society. Whereas it is commonly agreed that filter bubbles should be managed, the question is still how. We draw a picture of filter bubbles as dynamic, slowly changing constructs that underlie temporal dynamics and that are constantly influenced by both machine and human. Anchored in a research setting with a major public broadcaster, we follow a design science approach on how to design the temporal dynamics in filter bubbles and how to design users' influence over time. We qualitatively evaluate our approach with a smartphone app for personalized radio and found that the adjustability of filter bubbles leads to a better co-creation of information flows between information broadcaster and listener

Influencia del pre-procesamiento de datos dentro del desempeño de modelos de perfilamiento de clientes elaborados con herramientas de minería de datos

El perfilamiento de clientes es una de las estrategias de mercadeo directo más utilizadas por las empresas, investigaciones en el campo de la minería de datos presentan un crecimiento en los últimos años (Patil, Revankar and Joshi, 2009). Algunas de las investigaciones sobre mercadeo directo en las que se utilizan soluciones de perfilamiento de clientes usando minería de datos resaltan la necesidad de estudiar aspectos específicos acerca de la influencia del pre-procesamiento de datos (PPD) para la mejora de resultados (Romdhane, N. Fadhel, and B. Ayeb, 2010). El objetivo de esta investigación es identificar la influencia del pre-procesamiento de datos dentro del desempeño de modelos de perfilamiento de clientes basados en minería de datos. Este documento cuenta con tres capítulos, el primero describe la metodología de la investigación, el segundo capítulo corresponde presentación de datos experimentales, el tercer y último capítulo corresponde al análisis de resultados. Como resultado de la investigación se describen las mejores prácticas para el pre-procesamiento, producto de los experimentos efectuados.Maestrí

Analyse des réseaux sociaux : vers une adaptation de la navigation sociale

L'avènement du web 2.0, centré utilisateur, a fait émerger une quantité importante d'informations (personnelles, collectives, partagées, "aimées", etc.). Ces informations peuvent constituer une aide pour les utilisateurs en les guidant vers l'information recherchée. Cependant, cette quantité rend l'accès à l'information partagée de plus en plus difficile, vu la diversité des contenus qui peuvent intéresser l'utilisateur. La désorientation de l'utilisateur est donc l'un des principaux problèmes liés aux médias sociaux. Pour surmonter ce problème, l'adaptation constitue une solution classique qui peut être appliquée dans un contexte social. Avec l'évolution des réseaux sociaux, de nouvelles notions apparaissent comme la navigation sociale, qui est une manière de naviguer en étant influencé par les autres utilisateurs du réseau. Une autre notion importante est celle de "tag". Ce terme définit les annotations sociales créées par les utilisateurs et associées à des ressources. La navigation peut être dès lors effectuée aussi bien par les liens qu'à travers les tags. Adapter la navigation sociale, signifie la rendre plus ciblée pour chaque utilisateur selon ses intérêts. Concrètement, cela peut se faire en recommandant à chaque utilisateur des tags, qu'il pourra suivre ou non. Pour cela, il faut garantir une détection adéquate des intérêts de l'utilisateur ainsi que la prise en compte de leur évolution. Cependant, nous sommes confrontés à des limites liées à : i) la détection des intérêts, puisque ces derniers peuvent être déduits de plusieurs ressources sociales (des amis, des ressources, des tags, etc.). Leur pertinence est primordiale afin de garantir un résultat d'adaptation adéquat. ii) la mise à jour du profil utilisateur. En effet, l'utilisateur social, est caractérisé par sa grande activité sociale, et par conséquent ses intérêts doivent refléter ses "vrais" intérêts à chaque période de temps afin d'aboutir à une adaptation fiable. Afin de résoudre les problèmes affectant la qualité d'adaptation de la navigation sociale cités ci-dessus, nous avons proposé en premier lieu, une approche de détection des intérêts de l'utilisateur. Cette approche analyse les tags des utilisateurs selon le contenu de leurs ressources respectives. La plupart des recherches ne considèrent pas l'exactitude des tags vis-à-vis du contenu des ressources : cette exactitude reflète si l'utilisateur peut vraiment être intéressé par le contenu ou pas. Les tags précis sont ceux qui reflètent fidèlement le contenu des ressources. Ceci est effectué grâce à l'interrogation du réseau de l'utilisateur et de l'analyse de son comportement d'annotation. Notre approche repose sur l'hypothèse qu'un utilisateur qui annote la ressource par des tags reflétant le contenu de ladite ressource, reflète mieux ses "vrais" intérêts. Nous avons proposé en deuxième lieu, une approche de mise à jour des intérêts des utilisateurs. Nous nous sommes intéressés aux techniques d'enrichissement du profil utilisateur est effectué par l'ajout des intérêts jugés pertinents à un moment donné. L'enrichissement dans un contexte social est effectué selon l'information sociale comme les personnes proches qui partagent avec l'utilisateur des comportements en communs, selon le comportement d'annotation des utilisateurs, et selon les métadonnées des ressources annotées. Le choix de ces informations est effectué selon l'étude de leur influence sur l'évolution des intérêts de l'utilisateur. L'approche d'enrichissement nous a servi à proposer des recommandations (de tags) selon les nouveaux tags ajoutés au profil utilisateur.Ces deux contributions ont été testées sur la base sociale Delicious. Elles ont montré un taux de précision assez important. Elles ont aussi prouvé leur efficacité par rapport à des méthodes classiques. De plus, le taux d'ambigüité associé aux tags a été fortement réduit, grâce au filtrage implicite des tags non pertinents par rapport au contenu des ressources.The advent of Web 2.0, user-centered, has given rise to a significant amount of information (personal, collective, shared, "loved", etc.). This information is a way to help users and guide them to the information sought. However, this quantity makes access to shared information more and more difficult, given the diversity of content that may interest the user. Disorientation of the user is one of the main problems related to social media. To overcome such problem, adaptation is a standard solution that can be applied in a social context. With the evolution of these social networks, new concepts appear such as social navigation, which is a way to navigate while being influenced by other users in the network: Another important concept is that of "tag". This term is defined as social annotations created by users and associated to resources. Navigation can be therefore carried out by both links and tags. Adapting social navigation means making it more targeted for each user according to their interests. In practice, this can be done by recommending tags to each user, so he can follow or not. To adapt the social navigation, we must ensure proper detection of the user's interests and taking into account their evolution. However, we are faced with some problems: i) the detection of interest, since they can be derived from several social resources (friends, resources, tags, etc.). Their relevance is primordial to ensure adequate adaptation result. ii) updating the user profile. Indeed, the social user, is characterized by its great social activity, and therefore its interests should reflect its "real" interest each time period in order to achieve a reliable adaptation. To solve the problems affecting the quality of adaptation of social navigation quoted above, we first proposed a method for detecting the user's interests. This proposal aims to overcome the detection of irrelevant interests issues. This approach analyzes the user tags depending on the content of their respective resources. Unlike most research, who do not consider the accuracy of tags with the contents of resource, the accuracy reflects whether the user is really interested with the content or not. This is done by querying the user's network and analysis of the user annotation behavior. The approach is based on the assumption that a user annotates the resource by tags reflecting the content of this resource better reflects its "true" interests. Following the proposal of the interests of detection approach, we conducted second, the treatment of the problem of updating these interests. We were interested to the user profile enrichment techniques, performed by adding interests deemed relevant at a given time. The enrichment in a social context is performed according to social information such as neighbours who share the user behaviors in common, according to the user annotation behavior, and according to the metadata annotated resources. The choice of such information shall follow the study of their influence on the changing interests of the user. The approach we used enrichment propose recommendations (tags) according to the new tags added to the user profile. Both contributions were tested on the social database Delicious. They showed a sizeable accuracy rate. They have also proven their efficiency compared to conventional methods. In addition, the rate of ambiguity associated with the tags has been greatly reduced, thanks to the implicit filtering of irrelevant tags relative to resource content

Concept discovery and argument bundles in the web of experiences /

Milions de persones interactuen i comparteixen informació cada dia a la Web. Des de converses intranscendents fins a comentaris sobre productes en tendes online, el contingut generat per les persones a la Web és enorme i divers. I entre aquests continguts n'hi ha un particularment interessant: les experiències. La gent escolta, llegeix i considera les experiències d'altri abans de prendre decisions, com per exemple comprar-se una càmera digital o anar de viatge a algun lloc exòtic. I quan aquestes experiències estan guardades a la Web, són accessibles per un gran nombre de persones. Malauradament, aquest contingut no és fàcilment accessible: Una persona interessada en anar-se'n de vacances a un hotel probablement llegirà unes quantes experiències d'altra gent que ha anat prèviament a aquest hotel per descobrir que n'opinen, però segurament no podrà llegir-les totes. D'aquesta manera ignorarà informació i experiències d'altra gent que li haurien estat profitoses de cara al seu viatge. Així doncs, considerem que hi ha una clara necessitat d'un anàlisis més profund d'aquesta informació continguda en les experiències de persones, per facilitar-ne el seu ús. El nostre enfocament es troba en el context de la Web de les Experiències, i es basa en extreure i adquirir coneixement pràctic d'experiències individuals respecte entitats del món real expressades en forma textual. A més a més, aquest coneixement han de ser tractat i representat de manera que permeti la seva reutilització per altres persones amb diferents interessos i preferències. Aquest procés està dividit en tres parts: Primer, extraiem les paraules més important utilitzades en les experiències de les diferents persones per descriure opinions sobre entitats. Seguidament, utilitzant el conjunt de paraules extretes, les agrupem en conceptes i creem un vocabulari de conceptes, que ens ajuda a descobrir els aspectes més importants de cada entitat segons les experiències viscudes per cada individu. Finalment, utilitzant el vocabulari de conceptes, creem els aplecs d'arguments de cada entitat. Els aplecs d'arguments caracteritzen els pros i els cons de cada entitat, i agreguen el coneixement pràctic extret de les experiències escrites per cada individu. A més amés, demostrem que els aplecs d'arguments, a part de ser útils per a representar el coneixement pràctic de les experiències, permeten fer inferència sobre quina entitat és la més adequada per cada individual, considerant el conjunt de preferències de cada individu. En aquesta tesi avaluem els aplecs d'arguments amb les puntuacions dels productes d'Amazon i les caracteritzacions de les càmeres de Dpreview, una web especialitzada en càmeres digitals. Demostrem com els arguments pro i con dels nostres aplecs d'arguments són molt semblants als presentats a Dpreview, fet que demostra la qualitat dels aplecs creats. Finalment, demostrem que les classificacions (rankings) de productes obtinguts amb la nostra implementació i els de Dpreview són molt semblants, mentre que la classificació donada per Amazon no s'assembla a cap de les altres dues.Millions of people interact and share interesting information every day in the Social Web. From daily conversations to comments about products in e-commerce sites, the content generated by people in these sites is huge and diverse. Among the wide diversity of user-contributed content on the web, there is a particular kind that has the potential of being put to good use by intelligent systems: human experiences. People very often use other people's experiences before making decisions, and when these kind of human experiences are expressed and recorded on the web, they can be shared with by large number of people. Nevertheless sometimes this content is not easily accessible, so a person trying to book a hotel may read a few reviews over a few hotels - but cannot possibly read them all. There is a clear need for an in-depth analysis of this kind of information, based on textual expressions of human particular experiences. Our approach, in the framework of the Web of Experiences, aims at acquiring practical knowledge from individual experiences with entities in the real world expressed in textual form. Moreover, this knowledge has to be represented in a way that facilitates the reuse of the experiential knowledge by other individuals with different preferences. Our approach has three stages: First, we extract the most salient set of aspects used by the individuals to describe their experiences with the entities in a domain. Second, using the set of extracted aspects, we group them in concepts to create a concept vocabulary that models the set of issues addressed in the reviews. Third, using the vocabulary of concepts, we create a bundle of arguments for each entity. An argument bundle characterizes the pros and cons of an entity, aggregating practical knowledge from judgments written by individuals with different biases and preferences. Moreover, we show how argument bundles allow us to define the notions of user query and the satisfaction degree of a bundle by a user query, proving that argument bundles are not only capable of representing practical knowledge but they are also useful to perform inference given a set of user preferences specified in a query. We evaluate the argument bundles of our approach with the Amazon score ratings and the camera characterizations of Dpreview. We show that pro and con arguments are very close to those listed in Dpreview. Evaluating entity rankings, we show that Dpreview and our approach give congruent rankings, while Amazon's is not congruent neither with Dpreview's or ours

Concept discovery and argument bundles in the web of experiences

Milions de persones interactuen i comparteixen informació cada dia a la Web. Des de converses intranscendents fins a comentaris sobre productes en tendes online, el contingut generat per les persones a la Web és enorme i divers. I entre aquests continguts n’hi ha un particularment interessant: les experiències. La gent escolta, llegeix i considera les experiències d’altri abans de prendre decisions, com per exemple comprar-se una càmera digital o anar de viatge a algun lloc exòtic. I quan aquestes experiències estan guardades a la Web, són accessibles per un gran nombre de persones. Malauradament, aquest contingut no és fàcilment accessible: Una persona interessada en anar-se’n de vacances a un hotel probablement llegirà unes quantes experiències d’altra gent que ha anat prèviament a aquest hotel per descobrir que n’opinen, però segurament no podrà llegir-les totes. D’aquesta manera ignorarà informació i experiències d’altra gent que li haurien estat profitoses de cara al seu viatge. Així doncs, considerem que hi ha una clara necessitat d’un anàlisis més profund d’aquesta informació continguda en les experiències de persones, per facilitar-ne el seu ús. El nostre enfocament es troba en el context de la Web de les Experiències, i es basa en extreure i adquirir coneixement pràctic d’experiències individuals respecte entitats del món real expressades en forma textual. A més a més, aquest coneixement han de ser tractat i representat de manera que permeti la seva reutilització per altres persones amb diferents interessos i preferències. Aquest procés està dividit en tres parts: Primer, extraiem les paraules més important utilitzades en les experiències de les diferents persones per descriure opinions sobre entitats. Seguidament, utilitzant el conjunt de paraules extretes, les agrupem en conceptes i creem un vocabulari de conceptes, que ens ajuda a descobrir els aspectes més importants de cada entitat segons les experiències viscudes per cada individu. Finalment, utilitzant el vocabulari de conceptes, creem els aplecs d’arguments de cada entitat. Els aplecs d’arguments caracteritzen els pros i els cons de cada entitat, i agreguen el coneixement pràctic extret de les experiències escrites per cada individu. A més amés, demostrem que els aplecs d’arguments, a part de ser útils per a representar el coneixement pràctic de les experiències, permeten fer inferència sobre quina entitat és la més adequada per cada individual, considerant el conjunt de preferències de cada individu. En aquesta tesi avaluem els aplecs d’arguments amb les puntuacions dels productes d’Amazon i les caracteritzacions de les càmeres de Dpreview, una web especialitzada en càmeres digitals. Demostrem com els arguments pro i con dels nostres aplecs d’arguments són molt semblants als presentats a Dpreview, fet que demostra la qualitat dels aplecs creats. Finalment, demostrem que les classificacions (rankings) de productes obtinguts amb la nostra implementació i els de Dpreview són molt semblants, mentre que la classificació donada per Amazon no s’assembla a cap de les altres dues.Millions of people interact and share interesting information every day in the Social Web. From daily conversations to comments about products in e-commerce sites, the content generated by people in these sites is huge and diverse. Among the wide diversity of user-contributed content on the web, there is a particular kind that has the potential of being put to good use by intelligent systems: human experiences. People very often use other people's experiences before making decisions, and when these kind of human experiences are expressed and recorded on the web, they can be shared with by large number of people. Nevertheless sometimes this content is not easily accessible, so a person trying to book a hotel may read a few reviews over a few hotels - but cannot possibly read them all. There is a clear need for an in-depth analysis of this kind of information, based on textual expressions of human particular experiences. Our approach, in the framework of the Web of Experiences, aims at acquiring practical knowledge from individual experiences with entities in the real world expressed in textual form. Moreover, this knowledge has to be represented in a way that facilitates the reuse of the experiential knowledge by other individuals with different preferences. Our approach has three stages: First, we extract the most salient set of aspects used by the individuals to describe their experiences with the entities in a domain. Second, using the set of extracted aspects, we group them in concepts to create a concept vocabulary that models the set of issues addressed in the reviews. Third, using the vocabulary of concepts, we create a bundle of arguments for each entity. An argument bundle characterizes the pros and cons of an entity, aggregating practical knowledge from judgments written by individuals with different biases and preferences. Moreover, we show how argument bundles allow us to define the notions of user query and the satisfaction degree of a bundle by a user query, proving that argument bundles are not only capable of representing practical knowledge but they are also useful to perform inference given a set of user preferences specified in a query. We evaluate the argument bundles of our approach with the Amazon score ratings and the camera characterizations of Dpreview. We show that pro and con arguments are very close to those listed in Dpreview. Evaluating entity rankings, we show that Dpreview and our approach give congruent rankings, while Amazon's is not congruent neither with Dpreview's or ours

Product recommendation with temporal dynamics

In many E-commerce recommender systems, a special class of recommendation involves recommending items to users in a life cycle. For example, customers who have babies will shop on Diapers.com within a relatively long period, and purchase different products for babies within different growth stages. Traditional recommendation algorithms produce recommendation lists similar to items that the target user has accessed before (content filtering), or compute recommendation by analyzing the items purchased by the users who are similar to the target user (collaborative filtering). Such recommendation paradigms cannot effectively resolve the situation with a life cycle, i.e.; the need of customers within different stages might vary significantly. In this paper, we model users' behavior with life cycles by employing hand-crafted item taxonomies, of which the background knowledge can be tailored for the computation of personalized recommendation. In particular, our method first formalizes a user's long-term behavior using the item taxonomy, and then identifies the exact stage of the user. By incorporating collaborative filtering into recommendation, we can easily provide a personalized item list to the user through other similar users within the same stage. An empirical evaluation conducted on a purchasing data collection obtained from Diapers.com demonstrates the efficacy of our proposed method. 漏 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved