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    Promotion of active aging through a recommmmendation system based on multimedia content

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    Due to the increase in life expectancy, promotion of active aging has become a raising concern for human society. Machine Learning applications allow for dynamic and personalized solutions to support the chronic and complex healthcare challenges for elderly people. In particular, recommendation systems in the healthcare domain have shown positive results in the promotion of well being with non-intrusive methods. Considering how aging populations are some of the biggest consumers of television, there is an opportunity for recommendation systems specialized on that type of media to be used in the promotion of active aging. But existing systems in this context lack the ability to detect elderly users, which limits their usage to predetermined groups. This dissertation investigates the creation of an explainable recommendation system for television contents that can be used in the promotion of active aging. It also presents a method to detect older users from a dataset pertaining to television usage. The recommendation system was developed using both content-based and collaborative techniques, implemented with K-Nearest Neighbors (KNN) and Singular Value Decomposition (SVD) algorithms as well as cosine similarity. Explanations were proposed utilizing post-hoc and model-agnostic methods based on item and user similarity and evaluated with Mean Explainability Precision (MEP). The identification of elderly users was conducted with a clustering approach featuring Principal Component Analysis (PCA) and t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). Each of the explanation style that were used reflected a MEP value above 0.5 for both algorithms. The clustering from t-SNE allowed the identification of which division of the dataset was most likely to feature elderly users when compared to available statistics. These results reflect potential in application of the proposed system to an active aging context.Devido ao aumento da esperança média de vida, a promoção de envelhecimento ativo tem-se tornado uma preocupação crescente na sociedade humana. Algoritmos de aprendizagem automática permitem o desenvolvimento de soluções dinâmicas e personalizadas para o apoio dos desafios de saúde apresentados por pessoas idosas. Em destaque, sistemas de recomendação aplicados ao domínio da Saúde têm mostrado resultados positivos na promoção de bem-estar utilizando métodos não-intrusivos. Considerando como as populações envelhecidas são dos maiores consumidores de televisão, existe uma oportunidade para sistemas de recomendação especializados nesse tipo de media serem utilizados na promoção de envelhecimento ativo. No entanto, os sistemas existentes aplicáveis a este contexto não possuem a capacidade de detetar utilizadores idosos, o que limita a sua utilização a grupos predeterminados. Esta dissertação investiga a criação de um sistema de recomendação de conteúdos televisivos explicável que possa ser usado na promoção do envelhecimento ativo. Apresenta também um método para detetar utilizadores idosos de entre um conjunto de dados sobre visualizações de programas televisivos. O sistema de recomendação foi desenvolvido utilizando técnicas de filtragem colaborativa e baseadas no contéudo, implementadas com algoritmos de KNN e SVD, juntamente com semelhança de cosseno. Explicações foram propostas usando métodos post-hoc e de natureza agnóstica em relação aos algoritmos escolhidos, baseadas em semelhanças entre utilizadores e itens e avaliadas com MEP. A identificação de utilizadores idosos foi realizada com métodos de agrupamento de dados utilizando PCA e t-SNE. Cada estilo de explicação foi usado obteve um MEP superior a 0.5 para ambos os algoritmos. O agrupamento que recorreu a t-SNE permitiu distinguir em qual o grupo de utilizadores é mais provável existirem idosos através de comparações às estatísticas disponíveis. Estes resultados refletem o potencial na aplicação do sistema proposto ao contexto do envelhecimento ativo
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