Time-aware topic recommendation based on micro-blogs

Topic recommendation can help users deal with the information overload issue in micro-blogging communities. This paper proposes to use the implicit information network formed by the multiple relationships among users, topics and micro-blogs, and the temporal information of micro-blogs to find semantically and temporally relevant topics of each topic, and to profile users' time-drifting topic interests. The Content based, Nearest Neighborhood based and Matrix Factorization models are used to make personalized recommendations. The effectiveness of the proposed approaches is demonstrated in the experiments conducted on a real world dataset that collected from Twitter.com

METHOD OF CONSTRUCTING EXPLANATIONS FOR RECOMMENDER SYSTEMS BASED ON THE TEMPORAL DYNAMICS OF USER PREFERENCES

The problem of constructing explanations for recommendations in situations of cold start and shilling attacks is considered. The first situation is characterized by incomplete information about the user's preferences, and the second is characterized by a distortion of the ratings of items in the recommendation system. A method for constructing explanations for the recommended list of subjects is proposed. The method uses weighted temporal dependencies to form explanations. Each such dependence reflects a change in sales of goods for two non-contiguous time intervals. These intervals are set according to a given level of detail of time, for example, day, week, month. The input is presented by a sales journal with time stamps. The method includes the steps of forming temporal rules, calculating the weights of the rules, building explanations. The weights of the rules reflect the degree of change in sales for a pair of intervals. The result of the method is a recommendation in the form of a numerical estimate of the change in user preferences with respect to the subject in the recommendation. The proposed method allows to increase sales efficiency due to the active selection of items by the user based on the explanations receive

Personalized Recommendations on Twitter based on Explicit User Relationship Modelling

Information overload is a recent phenomenon caused by a regular use of social media platforms among millions of users. Websites such as Twitter seem to be getting increasingly popular, providing a perfect platform for sharing information which can help in the process of modelling users and recommender system research. This research studies information overload and uses twitter user modelling through making use of explicit relationships amongst various users. This paper presents a novel personal profile mechanism that helps in the provision of more accurate recommendations by filtering overloaded information as it gathered from Twitter data. The presented method takes advantage of user explicit relationships on Twitter based on influence rule in order to gain information which is vital in the building of the personal profile of the user. In order to validate this proposed method\u27s usefulness a simple tweet recommendation service was implemented by using content-based recommender system. This has also been evaluated using an offline evaluation process. Our proposed user profiles are compared against other profiles such as the baseline in order to have the proposed method\u27s effectiveness checked. The experiment is implemented based on an experimental number of users

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

Social software for music

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

“WARES”, a Web Analytics Recommender System

Il est difficile d'imaginer des entreprises modernes sans analyse, c'est une tendance dans les entreprises modernes, même les petites entreprises et les entrepreneurs individuels commencent à utiliser des outils d'analyse d'une manière ou d'une autre pour leur entreprise. Pas étonnant qu'il existe un grand nombre d'outils différents pour les différents domaines, ils varient dans le but de simples statistiques d'amis et de visites pour votre page Facebook à grands et sophistiqués dans le cas des systèmes conçus pour les grandes entreprises, ils pourraient être shareware ou payés. Parfois, vous devez passer une formation spéciale, être un spécialiste certifiés, ou même avoir un diplôme afin d'être en mesure d'utiliser l'outil d'analyse. D'autres outils offrent une interface d’utilisateur simple, avec des tableaux de bord, pour satisfaire leur compréhension d’information pour tous ceux qui les ont vus pour la première fois. Ce travail sera consacré aux outils d'analyse Web. Quoi qu'il en soit pour tous ceux qui pensent à utiliser l'analyse pour ses propres besoins se pose une question: "quel outil doit je utiliser, qui convient à mes besoins, et comment payer moins et obtenir un gain maximum". Dans ce travail je vais essayer de donner une réponse sur cette question en proposant le système de recommandation pour les outils analytiques web –WARES, qui aideront l'utilisateur avec cette tâche "simple". Le système WARES utilise l'approche hybride, mais surtout, utilise des techniques basées sur le contenu pour faire des suggestions. Le système utilise certains ratings initiaux faites par utilisateur, comme entrée, pour résoudre le problème du “démarrage à froid”, offrant la meilleure solution possible en fonction des besoins des utilisateurs. Le besoin de consultations coûteuses avec des experts ou de passer beaucoup d'heures sur Internet, en essayant de trouver le bon outil. Le système lui–même devrait effectuer une recherche en ligne en utilisant certaines données préalablement mises en cache dans la base de données hors ligne, représentée comme une ontologie d'outils analytiques web existants extraits lors de la recherche en ligne précédente.It is hard to imagine modern business without analytics; it is a trend in modern business, even small companies and individual entrepreneurs start using analytics tools, in one way or another, for their business. Not surprising that there exist many different tools for different domains, they vary in purpose from simple friends and visits statistic for your Facebook page, to big and sophisticated systems designed for the big corporations, they could be free or paid. Sometimes you need to pass special training, be a certified specialist, or even have a degree to be able to use analytics tool, other tools offers simple user interface with dashboards for easy understanding and availability for everyone who saw them for the first time. Anyway, for everyone who is thinking about using analytics for his/her own needs stands a question: “what tool should I use, which one suits my needs and how to pay less and get maximum gain”. In this work, I will try to give an answer to this question by proposing a recommender tool, which will help the user with this “simple task”. This paper is devoted to the creation of WARES, as reduction from Web Analytics REcommender System. Proposed recommender system uses hybrid approach, but mostly, utilize content–based techniques for making suggestions, while using some user’s ratings as an input for “cold start” search. System produces recommendations depending on user’s needs, also allowing quick adjustments in selection without need of expensive consultations with experts or spending lots of hours for Internet search, trying to find out the right tool. The system itself should perform as an online search using some pre–cached data in offline database, represented as an ontology of existing web analytics tools, extracted during the previous online search

A scalable recommender system : using latent topics and alternating least squares techniques

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced AnalyticsA recommender system is one of the major techniques that handles information overload problem of Information Retrieval. Improves access and proactively recommends relevant information to each user, based on preferences and objectives. During the implementation and planning phases, designers have to cope with several issues and challenges that need proper attention. This thesis aims to show the issues and challenges in developing high-quality recommender systems. A paper solves a current research problem in the field of job recommendations using a distributed algorithmic framework built on top of Spark for parallel computation which allows the algorithm to scale linearly with the growing number of users. The final solution consists of two different recommenders which could be utilised for different purposes. The first method is mainly driven by latent topics among users, meanwhile the second technique utilises a latent factor algorithm that directly addresses the preference-confidence paradigm

Recommender systems: a novel approach based on singular value decomposition

Due to modern information and communication technologies (ICT), it is increasingly easier to exchange data and have new services available through the internet. However, the amount of data and services available increases the difficulty of finding what one needs. In this context, recommender systems represent the most promising solutions to overcome the problem of the so-called information overload, analyzing users' needs and preferences. Recommender systems (RS) are applied in different sectors with the same goal: to help people make choices based on an analysis of their behavior or users' similar characteristics or interests. This work presents a different approach for predicting ratings within the model-based collaborative filtering, which exploits singular value factorization. In particular, rating forecasts were generated through the characteristics related to users and items without the support of available ratings. The proposed method is evaluated through the MovieLens100K dataset performing an accuracy of 0.766 and 0.951 in terms of mean absolute error and root-mean-square error

Perception based User Profiles for Web Personalization

Personalized web services reduce the burden of information overload by collecting facts that match the needs of the user. An important aspect of personalized web services is the creation of user profiles that contain user information and settings. This article introduces a unique method called Perception-Based User Profiles (PUP) based on perception and browsing order, develops and updates user profiles. User profiles include perceptions and relationships, which can help guarantee that user interests are represented semantically. Second, when calculating the perception and duration of the relationship, for each site in a session, the user's browsing order is considered. Third, cognitive psychometric memory model is used to update the user profile's perceptions and relationships at the end of each session, ensuring the user profile's dynamics. The results of the tests suggest that this strategy works well for building and updating user profiles