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    Collaborative Deep Learning for Recommender Systems

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    Collaborative filtering (CF) is a successful approach commonly used by many recommender systems. Conventional CF-based methods use the ratings given to items by users as the sole source of information for learning to make recommendation. However, the ratings are often very sparse in many applications, causing CF-based methods to degrade significantly in their recommendation performance. To address this sparsity problem, auxiliary information such as item content information may be utilized. Collaborative topic regression (CTR) is an appealing recent method taking this approach which tightly couples the two components that learn from two different sources of information. Nevertheless, the latent representation learned by CTR may not be very effective when the auxiliary information is very sparse. To address this problem, we generalize recent advances in deep learning from i.i.d. input to non-i.i.d. (CF-based) input and propose in this paper a hierarchical Bayesian model called collaborative deep learning (CDL), which jointly performs deep representation learning for the content information and collaborative filtering for the ratings (feedback) matrix. Extensive experiments on three real-world datasets from different domains show that CDL can significantly advance the state of the art

    A book recommendation system based on named entities

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    Recommendation systems are extensively used for suggesting new items to users and play an important role in the discovery of relevant new items, be it books, movies or music. An effective recommendation system should provide heterogeneous results and should not be biased towards only the most popular items. Books are particularly well-suited to content-based filtering as they are now widely available in digital formats which can allow various text mining approaches to dig out content related information. This paper presents a framework to develop a content-based recommendation system for books which can further be integrated with a collaborative filtering model. The proposed content-based recommender will use the Named Entities as the basic criteria to rank books and give recommendations

    Towards personalization in digital libraries through ontologies

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    In this paper we describe a browsing and searching personalization system for digital libraries based on the use of ontologies for describing the relationships between all the elements which take part in a digital library scenario of use. The main goal of this project is to help the users of a digital library to improve their experience of use by means of two complementary strategies: first, by maintaining a complete history record of his or her browsing and searching activities, which is part of a navigational user profile which includes preferences and all the aspects related to community involvement; and second, by reusing all the knowledge which has been extracted from previous usage from other users with similar profiles. This can be accomplished in terms of narrowing and focusing the search results and browsing options through the use of a recommendation system which organizes such results in the most appropriate manner, using ontologies and concepts drawn from the semantic web field. The complete integration of the experience of use of a digital library in the learning process is also pursued. Both the usage and information organization can be also exploited to extract useful knowledge from the way users interact with a digital library, knowledge that can be used to improve several design aspects of the library, ranging from internal organization aspects to human factors and user interfaces. Although this project is still on an early development stage, it is possible to identify all the desired functionalities and requirements that are necessary to fully integrate the use of a digital library in an e-learning environment

    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

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    [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

    Dynamic Enrichment of Social Users' Interests

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    International audienceIn a social context, the user is more and more an active contributor for producing social information. Then, he needs a tailored information reflecting his current needs and interests in every period of time. This aims to provide a better adaptation while accessing the information space by integrating users' interests dynamic. Indeed, users' interests may change and become “outdated” through time. So, an interest judged as relevant in a period of time may fluctuate in the next period of time. Moreover, analysing the classic user behaviour to deduce his current interests is a difficult task. In fact, his behaviour isn't always reflecting his real interests. In this paper, we propose a new approach for enriching the user profile in an evolutionary environment such as a social network. The enrichment takes into account: i) the social behaviour and more precisely the tagging behaviour (that reflects user's interests) and ii) the temporal information (that reflects the dynamic evolution of users' interests). Our approach focus on the concept of temperature that reflects the importance of a resource in each period of time. This concept is used to infer common interests of users tagging the same “important” resource. The originality of our approach relies on combining information tags, users and resources in a way that guarantees a better enrichment for the social user profile. Our approach has been tested and evaluated with the Delicious social database and shows interesting precision values

    Personalization in cultural heritage: the road travelled and the one ahead

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    Over the last 20 years, cultural heritage has been a favored domain for personalization research. For years, researchers have experimented with the cutting edge technology of the day; now, with the convergence of internet and wireless technology, and the increasing adoption of the Web as a platform for the publication of information, the visitor is able to exploit cultural heritage material before, during and after the visit, having different goals and requirements in each phase. However, cultural heritage sites have a huge amount of information to present, which must be filtered and personalized in order to enable the individual user to easily access it. Personalization of cultural heritage information requires a system that is able to model the user (e.g., interest, knowledge and other personal characteristics), as well as contextual aspects, select the most appropriate content, and deliver it in the most suitable way. It should be noted that achieving this result is extremely challenging in the case of first-time users, such as tourists who visit a cultural heritage site for the first time (and maybe the only time in their life). In addition, as tourism is a social activity, adapting to the individual is not enough because groups and communities have to be modeled and supported as well, taking into account their mutual interests, previous mutual experience, and requirements. How to model and represent the user(s) and the context of the visit and how to reason with regard to the information that is available are the challenges faced by researchers in personalization of cultural heritage. Notwithstanding the effort invested so far, a definite solution is far from being reached, mainly because new technology and new aspects of personalization are constantly being introduced. This article surveys the research in this area. Starting from the earlier systems, which presented cultural heritage information in kiosks, it summarizes the evolution of personalization techniques in museum web sites, virtual collections and mobile guides, until recent extension of cultural heritage toward the semantic and social web. The paper concludes with current challenges and points out areas where future research is needed
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