Aprendizaje activo en Sistemas de Recomendación

En la actualidad, los Sistemas de Recomendación han adquirido una gran importancia. Grandes plataformas como Netflix o Amazon han contribuido a ello. Estos sistemas requieren de una cantidad masiva de datos para poder generar recomendaciones adecuadas a cada usuario, y es ahí donde entra en juego el Aprendizaje Activo, una rama del Aprendizaje Automático que se especializa en decidir qué opciones ofrecer al usuario, con el objetivo de optimizar el equilibrio entre el servicio prestado al usuario en un plazo inmediato, y la ganancia de información del sistema. En este trabajo, se implementan estrategias de Aprendizaje Activo en el ámbito de la recomendación basada en filtrado colaborativo, y se evalúan simulando la interacción iterativa entre un sistema de recomendación y sus usuarios. Para ello, se han implementado diversas estrategias de recomendación con aprendizaje activo, y diferentes comportamientos que un usuario podría seguir a la hora de puntuar los objetos recomendados. Para la mayor parte de las estrategias simples se ha utilizado el framework Ranksys, desarrollado por el grupo de investigación del tutor de este trabajo. Se han usado las estrategias simples más extendidas en el campo de la recomendación colaborativa: vecinos próximos, factorización de matrices, popularidad, etc. Entre las estrategias implementadas se incluyen algoritmos adaptativos de recomendación, que seleccionan entre diferentes métodos dependiendo del estado temporal del sistema. También se implementan estrategias combinadas de recomendación, que combinan las puntuaciones de múltiples algoritmos simples de recomendación en un solo ranking. Adicionalmente, se ha realizado un análisis de la eficacia de cada estrategia, probando diferentes configuraciones y tres conjuntos de datos. Finalmente, se ha sintetizado toda la información en las conclusiones del trabajo

Sistemas de recomendación

Los sistemas de recomendación son herramientas utilizadas cada vez por más compañías y de cada vez más sectores diferentes para ofrecer a sus clientes un catálogo personalizado, incluyendo los productos que más pueden interesar a cada cliente. Para llevar a cabo este procedimiento se requiere información acerca de estos usuarios, que puede ser implícita (con qué artículos ha interaccionado) o explícita (valoraciones proporcionadas sobre diferentes artículos). Existen muchas formas de llevar a cabo un sistema de recomendación y, a medida que se siga investigando en este ámbito, se irán conociendo otras nuevas. A día de hoy se pueden encontrar principalmente dos tipos de filtro, los que estudian los gustos de los usuarios y las características de los productos y los que intentan imitar el comportamiento humano a la hora de recomendar diferentes items. En este trabajo se presentan las principales formas de llevar a cabo un sistema de recomendación haciendo hincapié en aquellas consideradas más importantes. Además, se incluye un ejemplo práctico sobre uno de estos aplicado a un conjunto de datos real.Recommender systems are tools used by different companies belonging to distinct sectors, in order to offer their customers precise suggestions about products or services. The number of companies utilising these systems is increasing in the last years very rapidly. To create these recommender systems it is necessary to have data about the customers, which can be implicit (products the customer has interacted with) or explicit (ratings about different products). There are many different ways of implementing a recommender system and as long as people are working with them and investigating, soon there will be many more. At present, there are mainly two types of filtering, the ones that study the preferences of the users and features of the items and the ones that try to mimic the human behaviour about recommending products. This work include the explanation of these different types of recommender systems paying more attention to those considered more interesting. At the end, there is a practical example of a recommender applied to a real dataset.Grado en Estadístic

Sistemas de recomendación contextual

El objetivo del presente trabajo es desarrollar una metodología para implementar un sistema de recomendaciones sobre un conjunto de datos masivos a partir de técnicas de filtro colaborativos, bajo las 6 etapas del marco de trabajo CRISP-DM como metodología para articular las necesidades del negocio con los resultados de un modelo matemático que permite cuantificar las oportunidades de negocio mediante la exposición de ofertas al client

Sistemas de recomendación distribuidos

Los sistemas de archivos distribuidos y los sistemas de computación distribuida están ganando una gran importancia en la actualidad debido al aumento en la cantidad de datos que organizaciones y empresas son capaces de obtener y analizar. Del mismo modo los sistemas de recomendación están más presentes en más diferentes ámbitos tratando de mejorar la experiencia del usuario aumentando su satisfacción. Este trabajo trata de aunar estos dos campos de la informática, implementando cuatro algoritmos de recomendación sobre dos modelos de computación distribuida: MapReduce y Pregel. Tras demostrar la posibilidad de implementar dichos sistemas de recomendación sobre ellos explicando cómo se ha llevado a cabo, se experimentará con ellos para tratar de descubrir qué algoritmos de recomendación funcionan mejor sobre qué sistemas de computación distribuida, tratando de encontrar los puntos débiles y fuertes de cada uno de ellos.Distributed file systems and distributed computation systems are gaining more importance nowadays as the data volumes continue increasing each day. In the same way, recommendation systems are present in many different ways trying to improve the user experience by increasing their satisfaction. This work tries to join this two fields of the computer engineering, by implementing four different recommendation algorithms on two distributed computation systems: MapReduce and Pregel. After explain how this implementations work on the different systems and their particularities we will perform experiments on them trying to conclude if they are suitable to this kind of systems or not

DETERMINANDO FACTORES PARA EL DESARROLLO DE UN SISTEMA DE RECOMENDACIÓN

METODOLOGÍA SISTEMA RECOMENDACIÓN DISEÑO METODOLÓGICO MOTOR DE RECOMENDACIÓN PERSONALIZACIÓN SUGERENCIA SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN MODELO BÁSICO DE UN SISTEMA DE RECOMENDACIÓN NECESIDAD DE SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN JUSTIFICACIÓN PARA EL USO DE SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN PROBLEMAS QUE ENFRENTAN ESTE LOS SR ACTUALES CARACTERÍSTICAS QUE DEBEN SER CONSIDERADAS EN EL DISEÑO DEL SR TIPO DE SISTEMAS DE RECOMENDACIÓ

Sistemas de recomendación para webs de información sobre la salud

La presente tesis de máster representa un estado del arte de los sistemas de recomendación en el hábito computacional. Mediante un profundo estudio de la literatura se ha desarrollado un análisis de los diferentes sistemas de recomendación existentes así como su clasificación, bondades y defectos. Este estudio del estado del arte de los sistemas de recomendación se ha llevado a cabo con el fin de obtener una idea clara de las posibles soluciones (sistemas de recomendación) a implementar para un proyecto del “Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnología para el Desarrollo (CYTED)” llamado “Calidad en los sitios del área de la salud”. El proyecto “calidad en los sitios del área de la salud” consiste en la creación de una aplicación web dedicada a temas de salud

Sistemas de recomendación para webs de información sobre la salud

La presente tesis de máster representa un estado del arte de los sistemas de recomendación en el hábito computacional. Mediante un profundo estudio de la literatura se ha desarrollado un análisis de los diferentes sistemas de recomendación existentes así como su clasificación, bondades y defectos. Este estudio del estado del arte de los sistemas de recomendación se ha llevado a cabo con el fin de obtener una idea clara de las posibles soluciones (sistemas de recomendación) a implementar para un proyecto del “Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnología para el Desarrollo (CYTED)” llamado “Calidad en los sitios del área de la salud”. El proyecto “calidad en los sitios del área de la salud” consiste en la creación de una aplicación web dedicada a temas de salud

Sistemas de recomendación de contenidos para libros inteligentes

Con los avances en los últimos años en el desarrollo de nuevas tecnologías que facilitan la interacción con los contenidos digitales multidisciplinarios disponibles en la Web, han surgido una gran variedad de dispositivos inteligentes, tales como los teléfonos inteligentes, tabletas y libros electrónicos que permite el acceso a estos contenidos en cualquier momento y desde cualquier lugar. La capacidad y la facilidad de interacción que brinden estos dispositivos y las aplicaciones que estén relacionadas a esta tecnología tendrán un impacto muy importante en la sociedad del conocimiento, debido a las facilidades ofrecida a los usuarios para encontrar la información que necesitan, contribuyendo de esta forma al avance de la educación y por ende al desarrollo de la sociedad. Pero en la actualidad existe el problema de sobrecarga de datos en la Web, razón por la cual se han desarrollado los sistemas de recomendación para facilitar la recuperación y la clasificación de la información. Estos sistemas intentan descubrir el interés de los usuarios con la finalidad de ofrecerles contenidos interesantes. Para que un sistema de recomendación pueda cumplir con su objetivo, necesita recopilar información del usuario a través de un proceso de retroalimentación. Este proceso comúnmente requiere acciones explícitas de los usuarios, como la valoración, las encuestas, etc. En el contexto de los libros electrónicos estas acciones pueden alterar los patrones de lectura y la comprensión de los usuarios, ya que se les pide que dejen de leer para que valoren los contenidos. Un sistema de recomendación de contenidos basado en las relaciones colectivas de los usuarios asociados en comunidades de lectores de una red social, permite construir un conocimiento colectivo que ayudan a recomendar de forma automática listas de contenidos a los usuarios de una plataforma social, basados en su comportamiento, preferencias y antecedentes de lectura. En esta Tesis, se propone una arquitectura para la construcción de una plataforma de recomendación de contenidos basado en las acciones y comportamiento de los usuarios de libros electrónicos en una comunidad de lectores en la Web, que ayude a los usuarios a descubrir contenidos de su interés de forma automática y con un mínimo esfuerzo

Sistemas de recomendación en Apache Spark

Actualmente, los sistemas de recomendación juegan un papel fundamental en el comercio electrónico. Estos sistemas proponen sugerencias de productos a los usuarios, basadas en diferentes fuentes de información, con el objetivo de que los usuarios continúen visitando el sitio y aumente la probabilidad de que efectúen compras. Para conseguir estas recomendaciones se utilizan algoritmos para el cálculo de predicciones. Estas predicciones representan la posibilidad de que un cierto usuario vaya a acceder o valorar un determinado ítem. Dado el gran volumen de usuarios e ítems en un sistema, hacen falta herramientas adecuadas que permitan obtener las recomendaciones en un tiempo razonable, además de garantizar que el sistema de recomendación esté siempre disponible. En este trabajo se estudian las distintas técnicas para proporcionar recomendaciones y se programan dos algoritmos sobre el sistema Hadoop, empleando el mecanismo de MapReduce que proporciona el subsistema Spark. Por una parte, la técnica de MapReduce permite ofrecer, con ciertas limitaciones, una forma de ejecutar en paralelo ciertas tareas sobre el gran volumen de datos a procesar. Por otro lado, al ejecutar las tareas de MapReduce sobre el sistema ofrecido por Hadoop se consigue el requisito de tolerancia a fallos que es necesario en un sistema que debe mantenerse disponible en todo momento.Graduado o Graduada en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de NavarraInformatika Ingeniaritzako Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoa

Evaluación e integración de toma de decisiones en sistemas de recomendación

Los sistemas de recomendación tienen por objeto sugerir elementos relevantes a los usuarios, aunque recientemente se han considerado otros objetivos como incrementar la diversidad o la novedad de las recomendaciones, aumentar la confianza en el sistema, etc. En este trabajo se realiza una investigación sobre la confianza, pero desde la perspectiva del sistema: cuál es la confianza que el sistema tiene en sus propias recomendaciones; en concreto, se centra en diferentes métodos para introducir una cierta toma de decisión en algoritmos de recomendación para decidir cuándo se debería recomendar un ítem. Nuestra hipótesis es que, en ocasiones, es mejor no recomendar que fallar, pues fallar puede disminuir la confianza del usuario en el sistema. Con la toma de decisiones se puede aumentar el rendimiento en términos de precisión y confianza del usuario en el sistema, a costa de, probablemente, reducir otras métricas como la cobertura. A diferencia de otros trabajos de la literatura, nuestra aproximación no explora o analiza los datos de entrada, sino que considera aspectos intrínsecos del algoritmo o de los componentes usados durante la predicción. Se propone una taxonomía de técnicas que pueden ser aplicadas a algunas familias de recomendadores para poder incluir mecanismos con los que decidir cuándo recomendar. En particular, se explora la incertidumbre en la predicción para un algoritmo de factorización de matrices probabilístico y la familia de K Vecinos Próximos, el soporte de la predicción del algoritmo de K Vecinos Próximos, y un método independiente del algoritmo. Por otro lado, se estudia cómo evoluciona el rendimiento de un algoritmo cuando decide no recomendar en algunas situaciones. Si la decisión de evitar una recomendación es razonable, es decir, no es aleatoria, sino que está relacionada con el usuario o ítem, se espera que la precisión mejore a costa del descenso de otras dimensiones como la cobertura, la novedad o la diversidad. El equilibrio entre precisión y cobertura es fundamental, ya que es posible lograr una precisión muy alta recomendando sólo un elemento a un único usuario, lo cual no sería una recomendación muy útil. Debido a esto, se exploran también a lo largo de este proyecto algunas técnicas para combinar métricas de precisión y cobertura, un problema abierto en el área. Por otro lado, se propone también una familia de métricas (correctness) basadas en la asunción de que es mejor evitar una recomendación que recomendar un ítem no relevante. En resumen, las contribuciones de este trabajo son dos: una taxonomía de técnicas que pueden aplicarse a algunas familias de recomendadores que permiten incluir mecanismos para decidir si una recomendación debe ser generada, y una primera exploración a la combinación de métricas de evaluación, principalmente centrado en medidas de precisión y cobertura.Recommender Systems aim at suggesting as many relevant items to the users as possible, although other goals are being considered recently: increasing the diversity or novelty of the recommendations, increasing the con dence of the user in the system, etc. In this work, we investigate about con dence but from the perspective of the system: what is the con dence a system has in its own recommendations; more speci cally, we focus on di erent methods to embed awareness into the recommendation algorithms about deciding whether an item should be suggested. Sometimes it is better not to recommend that fail because failure can decrease user con dence in the system. In this way, we hypothesise the system would only show the more reliable suggestions, hence, increasing the performance of such recommendations, at the expense of, presumably, reducing the number of potential recommendations. Di erent from other works in the literature, our approaches do not exploit or analyse the input data but intrinsic aspects of the recommendation algorithms or of the components used during prediction are considered. We propose a taxonomy of techniques that can be applied to some families of recommender systems allowing to include mechanisms to decide if a recommendation should be generated. More speci cally, we exploit the uncertainty in the prediction score for a probabilistic matrix factorisation algorithm and the family of nearest-neighbour algorithms, the support of the prediction score for nearest-neighbour algorithms, and a method independent of the algorithm. We study how the performance of a recommendation algorithm evolves when it decides not to recommend in some situations. If the decision of avoiding a recommendation is sensible { i.e., not random but related to the information available to the system about the target user or item {, the performance is expected to improve at the expense of other quality dimensions such as coverage, novelty, or diversity. This balance is critical, since it is possible to achieve a very high precision recommending only one item to a unique user, which would not be a very useful recommender. Because of this, on the one hand, we explore some techniques to combine precision and coverage metrics, an open problem in the area. On the other hand, a family of metrics (correctness) based on the assumption that it is better to avoid a recommendation rather than providing a bad recommendation has been proposed. In summary, the contributions of this paper are twofold: a taxonomy of techniques that can be applied to some families of recommender systems allowing to include mechanisms to decide if a recommendation should be generated, and a rst exploration to the combination of evaluation metrics, mostly focused on measures for precision and coverage