Web Site Personalization based on Link Analysis and Navigational Patterns

The continuous growth in the size and use of the World Wide Web imposes new methods of design and development of on-line information services. The need for predicting the users’ needs in order to improve the usability and user retention of a web site is more than evident and can be addressed by personalizing it. Recommendation algorithms aim at proposing “next” pages to users based on their current visit and the past users’ navigational patterns. In the vast majority of related algorithms, however, only the usage data are used to produce recommendations, disregarding the structural properties of the web graph. Thus important – in terms of PageRank authority score – pages may be underrated. In this work we present UPR, a PageRank-style algorithm which combines usage data and link analysis techniques for assigning probabilities to the web pages based on their importance in the web site’s navigational graph. We propose the application of a localized version of UPR (l-UPR) to personalized navigational sub-graphs for online web page ranking and recommendation. Moreover, we propose a hybrid probabilistic predictive model based on Markov models and link analysis for assigning prior probabilities in a hybrid probabilistic model. We prove, through experimentation, that this approach results in more objective and representative predictions than the ones produced from the pure usage-based approaches

Estudio de técnicas de ataques en sistemas de recomendación aplicados al dominio turístico

Debido a la aparición de la Web2.0, los sistemas de recomendación han tenido un gran desarrollo en las ultimas décadas. Ante la era de la información masiva, los métodos de recomendación se presentan como una manera eficiente de filtrar información y escoger lo que realmente se quiere. El método más común y mejor valorado en la industria y la comunidad científica es el filtrado colaborativo. Este tipo de técnica se basa en la similitud de los ítems o del perfil de usuario, por lo que resulta bastante vulnerable a los ataques externos. En este contexto, el propósito de este trabajo es estudiar los diferentes ataques conocidos hasta ahora y poder detectarlos mediante algoritmos de aprendizaje automático. En este documento se ha estudiado en profundidad la detección de los ataques basado en filtrado colaborativo así como los principales trabajos de investigación, lo cual ha producido las siguientes contribuciones: 1. En base al funcionamiento del filtrado colaborativo, se ha investigado sobre los conceptos de ataques y detecciones en este tipo de mecanismo. 2. Basándose en la estrategia de ataque se puede distinguir dos tipos: los estándares y los de confusión. En este trabajo se van a seleccionar los 3 tipos de ataques estándares más comunes: RandomAttack, AverageAttack, BandwagonAttack. Además, también se va a implementar un tipo de ataque híbrido que resulte de la combinación cualesquiera de los tres. Tras ejecutar las inyecciones de perfiles en sistema, se va a intentar evaluar la efectividad de dicho ataque mediante las métricas de HitRatio y Prediction shift. En esta parte se ha visto que fillerSize es un factor decisivo durante el proceso de ataque, ya que en numerosos escenarios este parámetro define el nivel de similitud entre ítems. En cambio, en aquellos sistemas que tienen una matriz de similitud densa, el factor attackSize es el que domina ya que hay una gran posibilidad de puntar un ítem popular. 3. Entender los algoritmos de detección basados en aprendizaje automático: BayesDetector, SemiSAD, PCASelectUsers. Analizar la idea básica de cada algoritmo y su proceso de implementación. Una vez implementados los modelos de detección se va a intentar realizar una evaluación sobre los distintos tipos de ataques mediante Precision, Recall y F-measure. Tras analizar los resultados obtenidos mediante estas métricas, llegamos a la conclusión de que la técnica de SemiSAD ha sido el mejor método