Explicação de Recomendações com Diversificação: uma Revisão Bibliográfica

Esse artigo a apresenta o resultado de uma revisão bibliográfica  sobre explicação de recomendação com diversificação. Constatou-se com  base nela que nenhuma pesquisa propôs ainda estudar como gerar explicação de recomendação com diversificação. Foram encontrados apenas trabalhos que indicam a necessidade de haver explicação de recomendação com diversificação. A partir dessa constatação de necessidade de pesquisa propõe-se, como trabalho futuro, investigar e desenvolver uma abordagem de  explicação de recomendação com diversificação. Essa abordagem terá que  gerar explicações que sejam interpretáveis e persuasivas de modelos  complexos de recomendação baseados em algoritmos de aprendizagem de máquina. Para avaliação experimental da abordagem de explicação de recomendação há possibilidade, dentro do grupo de pesquisa de Sistemas de  Informação da UFRGS, de aplicar e avaliar essa abordagem de explicação no domínio de Cidades Inteligentes

Service Recommendation System for a Smart City

Smart Cities are complex spaces with a variety of information and points of interest, in which citizens can have access, whether visitors or residents. This paper presents a system of recommendation of points of interest in smart cities, aiming to improve the result of the search performed by the user. For this, an ontological model was used, through a case study, adding data from a city. Through this study, it is possible to demonstrate the potential of an ontological modeling to provide recommendations. These improve semantics and create standardization to facilitate knowledge sharing. The approach developed aims to recommend information from sights and health services. To test the system, SWRL rules were developed and, from them, inferences are made by a reasoner

SmartUFSM: Uma Arquitetura de Software para Suporte a Recomendações em Campus Universitários Inteligentes

Campus Universitarios Inteligentes têm como objetivo principal a criação de espaços inteligentes, com o objetivo de otimizar instalações e serviços. Estes possuem sistemas de recomendação que podem filtrar conteúdos para tomar decisoes inteligentes, auxiliando seus usuários na busca por materiais, recursos, eventos educacionais, entre outros. Neste contexto, o projeto SmartUFSM tem como objetivo a criação de uma arquitetura de software que suporte diversas formas de recomendações, que são utilizadas de forma dinamica de acordo com uma série de regras. O projeto atualmente encontra-se em fase de desenvolvimento, e em fase de prototipação de interfaces para cadastro de usuarios e a apresentação de recomendações. Estas são obtidas atraves do software de recomendações do projeto, que atualmente utiliza filtragem baseada em conteudo. Neste trabalho são apresentadas as principais características do projeto, bem como uma lista de direções futuras de desenvolvimento e evolução dos protótipos e projeto em si. Algumas destas direções futuras tratam do aperfeiçoamento da arquitetura para que suporte diversas formas de recomendações, migrando as suas técnicas de filtragem para um sistema híbrido, tornando as recomendações mais precisas e personalizadas

Prediction of actions in daily activities to assist people with cognitive decline through a probabilistic ontological model

A população idosa mundial está crescendo e, com ela, o número de diagnósticos de doenças relacionadas à velhice como, por exemplo, declínios cognitivos também. Essas doenças costumam afetar a autonomia do idoso no seu lar, especialmente no que se refere à realização de atividades diárias. Com isso em vista, é preciso empregar cuidadores e serviços de saúde que acabam por implicar em altos custos. Nesse sentido, surge a necessidade de conceber sistemas robustos, automatizados, utilizáveis e de baixo custo para a assistência pessoal. A concepção desses sistemas faz menção à área de Ambientes de Vivência Assistida. Portanto, esta dissertação propõe uma abordagem que beneficia os sistemas para Ambientes de Vivência Assistida com a capacidade de prever ações humanas para a facilitação de atividades diárias, particularmente quando declínios cognitivos relacionados à elas ocorrerem. Nesse sentido, foi concebido um meta-modelo semântico para a geração de modelos conceituais de contexto e de comportamento, compostos pelas ações humanas. A partir disso, a previsão de ações (informação de suporte) é realizada por um mecanismo de predição e inferência composto por um modelo semântico probabilístico. A abordagem é demonstrada através de um estudo de caso cujo cenário representa uma situação de declínio cognitivo, enfrentada por um usuário, que impede a condução de uma atividade diária. Então, o mecanismo de predição e inferência, utilizando o modelo semântico probabilístico, prevê qual a ação mais adequada que facilite a conclusão da atividade. Essa previsão é avaliada para aferir o quão bem um usuário seria auxiliado, isto é, se a operação prevista foi por ele realizada. Para isso, foi utilizado um dataset relacionado ao cenário do estudo de caso e medidas de desempenho como a precisão, a revocação e a medida-F. Os resultados dessa avaliação se mostraram promissores sendo, em média, 69,5% para a precisão, 100% para a revocação e 81% para a medida-F. As principais contribuições deste trabalho dizem respeito ao meta-modelo semântico a partir do qual pesquisas na área deste trabalho podem utilizar para gerar modelos de comportamento, e ao modelo semântico probabilístico que realiza predição através de raciocínio incerto sobre os modelos de comportamento, propiciando decisões mais precisas para auxiliar usuários com declínio cognitivo.The world’s elderly population is growing and, with it, the number of diagnoses of diseases related to old age, such as cognitive declines as well. These diseases usually affect the autonomy of the elderly in their home, especially when it comes to performing daily activities. With this in mind, it is necessary to employ caregivers and health services that end up implying high costs. In this sense, the need arises to design robust, automated, usable and low-cost systems for personal assistance. The design of these systems makes reference to the area of Ambient Assisted Living. Therefore, this dissertation proposes an approach that benefits the Ambient Assisted Living systems with the ability to predict human actions for the facilitation of daily activities, particularly when cognitive declines related to them occur. In this sense, a semantic meta-model was conceived for the generation of conceptual models of context and behavior, composed by human actions. From this, the prediction of actions (information of support) is realized by a mechanism of prediction and inference composed by a probabilistic semantic model. The approach is demonstrated through a case study whose scenario represents a situation of cognitive decline, faced by a user, that prevents the conduct of a daily activity. Then, the prediction and inference mechanism, using the probabilistic semantic model, predicts the most appropriate action that facilitates the conclusion of the activity. This forecast is evaluated to gauge how well a user would be assisted, that is, if the intended operation was performed by him. For this, a dataset related to the case study scenario and performance measures such as precision, recall, and F-measure were used. The results of this evaluation are promising, averaging 69.5% for precision, 100% for recall and 81% for F-measure. The main contributions of this work are related to the semantic meta-model from which research in the area of this work can be used to generate behavioral models, and to the probabilistic semantic model that performs prediction through uncertain reasoning over behavior models, providing better decisions to help users with cognitive decline

Prediction of actions in daily activities to assist people with cognitive decline through a probabilistic ontological model

A população idosa mundial está crescendo e, com ela, o número de diagnósticos de doenças relacionadas à velhice como, por exemplo, declínios cognitivos também. Essas doenças costumam afetar a autonomia do idoso no seu lar, especialmente no que se refere à realização de atividades diárias. Com isso em vista, é preciso empregar cuidadores e serviços de saúde que acabam por implicar em altos custos. Nesse sentido, surge a necessidade de conceber sistemas robustos, automatizados, utilizáveis e de baixo custo para a assistência pessoal. A concepção desses sistemas faz menção à área de Ambientes de Vivência Assistida. Portanto, esta dissertação propõe uma abordagem que beneficia os sistemas para Ambientes de Vivência Assistida com a capacidade de prever ações humanas para a facilitação de atividades diárias, particularmente quando declínios cognitivos relacionados à elas ocorrerem. Nesse sentido, foi concebido um meta-modelo semântico para a geração de modelos conceituais de contexto e de comportamento, compostos pelas ações humanas. A partir disso, a previsão de ações (informação de suporte) é realizada por um mecanismo de predição e inferência composto por um modelo semântico probabilístico. A abordagem é demonstrada através de um estudo de caso cujo cenário representa uma situação de declínio cognitivo, enfrentada por um usuário, que impede a condução de uma atividade diária. Então, o mecanismo de predição e inferência, utilizando o modelo semântico probabilístico, prevê qual a ação mais adequada que facilite a conclusão da atividade. Essa previsão é avaliada para aferir o quão bem um usuário seria auxiliado, isto é, se a operação prevista foi por ele realizada. Para isso, foi utilizado um dataset relacionado ao cenário do estudo de caso e medidas de desempenho como a precisão, a revocação e a medida-F. Os resultados dessa avaliação se mostraram promissores sendo, em média, 69,5% para a precisão, 100% para a revocação e 81% para a medida-F. As principais contribuições deste trabalho dizem respeito ao meta-modelo semântico a partir do qual pesquisas na área deste trabalho podem utilizar para gerar modelos de comportamento, e ao modelo semântico probabilístico que realiza predição através de raciocínio incerto sobre os modelos de comportamento, propiciando decisões mais precisas para auxiliar usuários com declínio cognitivo.The world’s elderly population is growing and, with it, the number of diagnoses of diseases related to old age, such as cognitive declines as well. These diseases usually affect the autonomy of the elderly in their home, especially when it comes to performing daily activities. With this in mind, it is necessary to employ caregivers and health services that end up implying high costs. In this sense, the need arises to design robust, automated, usable and low-cost systems for personal assistance. The design of these systems makes reference to the area of Ambient Assisted Living. Therefore, this dissertation proposes an approach that benefits the Ambient Assisted Living systems with the ability to predict human actions for the facilitation of daily activities, particularly when cognitive declines related to them occur. In this sense, a semantic meta-model was conceived for the generation of conceptual models of context and behavior, composed by human actions. From this, the prediction of actions (information of support) is realized by a mechanism of prediction and inference composed by a probabilistic semantic model. The approach is demonstrated through a case study whose scenario represents a situation of cognitive decline, faced by a user, that prevents the conduct of a daily activity. Then, the prediction and inference mechanism, using the probabilistic semantic model, predicts the most appropriate action that facilitates the conclusion of the activity. This forecast is evaluated to gauge how well a user would be assisted, that is, if the intended operation was performed by him. For this, a dataset related to the case study scenario and performance measures such as precision, recall, and F-measure were used. The results of this evaluation are promising, averaging 69.5% for precision, 100% for recall and 81% for F-measure. The main contributions of this work are related to the semantic meta-model from which research in the area of this work can be used to generate behavioral models, and to the probabilistic semantic model that performs prediction through uncertain reasoning over behavior models, providing better decisions to help users with cognitive decline

Multi-attribute diversification to diminish the “filter bubble” effect in news recommender systems

Os Sistemas de Recomendação nasceram com o propósito de auxiliar as pessoas a encontrarem itens que satisfaçam suas preferências nos mais variados domínios, como músicas, notícias, vídeos, produtos, dentre outros. Entretanto, as abordagens de recomendação têm sido alvo de críticas ao longo do tempo por entregarem itens que são, muitas vezes, óbvios e redundantes, privando o usuário de outras possibilidades. Isso abre precedentes para o efeito da “bolha de filtro”, um termo cunhado em 2011, por Eli Pariser, que remete ao isolamento do usuário em relação a uma diversidade de conteúdos, o que limita suas possibilidades de novas experiências. Tal efeito se torna ainda mais crítico no domínio de notícias, uma vez que são fontes de informação e de formação de opinião, porque o usuário estando em uma “bolha” pode ficar sujeito à polarização de opiniões, à desinfor mação sobre diferentes assuntos, dentre outros malefícios. Nesse sentido, a diversificação de recomendação surge como uma estratégia para suavizar tal efeito, buscando entregar itens novos e diferentes aos usuários. Nesta tese, é apresentada uma abordagem para a diversificação de recomendação, baseada em múltiplos atributos, aplicada ao domínio de notícias eletrônicas. Além disso, é apresentada uma forma de medir o efeito de “bolhas de filtro” através do grau de homogeneidade dos itens consumidos e/ou entregues aos usuários. A avaliação compreende um estudo de usuário, utilizando um protótipo de re comendação de notícias sobre política. A partir desse, busca-se verificar se a estratégia de diversificação multi-atributo é capaz de suavizar o efeito de “bolha de filtro” quando comparada à recomendação convencional, empregando a metodologia de teste A/B e tes tes de diferença estatística entre os grupos de usuários. Os resultados para essa avaliação sugerem uma diminuição da homogeneidade para todos os casos, considerando apenas os itens entregues, isto é, sem qualquer tipo de interação. Além disso, a abordagem de diversificação multi-atributo foi comparada com uma abordagem de diversificação da li teratura. Os resultados sugerem melhorias para alguns casos.Recommender Systems were born with the purpose of helping people find items that sat isfy their preferences in the most varied domains, such as music, news, videos, products, among others. However, recommendation approaches have been criticized over time for delivering items that are often obvious and redundant, depriving the user of other possibil ities. This sets the stage for the “filter bubble” effect, a term coined in 2011 by Eli Pariser, which refers to the user’s isolation from a diversity of content, limiting their possibilities for new experiences. This effect becomes even more critical in the field of news, since they are sources of information and opinion formation, because the user being in a “bub ble” may be subject to the polarization of opinions, misinformation on different subjects, among other evils. In this sense, recommendation diversification emerges as a strategy to soften this effect, seeking to deliver new and different items to users. In this thesis, an approach for recommendation diversification, based on multiple attributes, applied to the electronic news domain, is presented. In addition, a way to measure the effect of “filter bubbles” through the degree of homogeneity of items consumed and/or delivered to users is presented. The evaluation comprises a user study, using a prototype for recommending news about politics. From this, we seek to verify whether the multi-attribute diversifica tion strategy is able to soften the filter bubble effect when compared to the conventional recommendation, using the A/B test methodology and statistical difference tests between user groups. The results for this evaluation suggest a decrease in homogeneity for all cases considering only the delivered items, i.e., without any kind of interaction. In ad dition, the multi-attribute diversification approach was compared with a diversification approach from the literature. The results suggest improvements for some cases

Diversificação de Recomendação em Cidades Inteligentes: Estudo e Estrutura de Abordagem

O emprego de Sistemas de Recomendação em praticamente todos os serviços on-line, na atualidade, faz com que as pessoas interajam com eles cada vez mais, principalmente quando se considera o domínio de cidades inteligentes. Entretanto, esses sistemas têm acumulado críticas ao longo do tempo devido à sua ênfase demasiada em similaridade, que acaba produzindo recomendações que são muitas vezes óbvias e redundantes e coloca os usuários em uma “bolha de filtro”, limitando suas experiências. Como solução, surge a diversificação de recomendação, que implica em um problema de como balancear a acurácia e diversidade já que o aumento da diversidade diminui a acurácia e vice-versa. Trabalhos existentes buscam diversificar utilizando pós-filtragem ou com base no próprio algoritmo de recomendação sendo, a primeira abordagem, a mais comum. Portanto, neste artigo é proposto, a partir de um vasto estudo bibliográfico, um esboço de abordagem híbrida que busca maximizar a diversidade com perdas mínimas de acurácia, aplicada no domínio de cidades inteligentes, visando atenuar o efeito de “bolha de filtro”

A metric for Filter Bubble measurement in recommender algorithms considering the news domain

International audienceRecommender systems have been constantly refined to improve the accuracy of rating prediction and ranking generation. However, when a recommender system is too accurate in predicting the users’ interests, negative impacts can arise. One of the most critical is the filter bubbles creation, a situation where a user receives less content diversity. In the news domain, such effect is critical once they are ways of opinion formation. In this paper, we aim to assess the role that a specific set of recommender algorithms has in the creation of filter bubbles and if diversification approaches can decrease such effect. We also verify the effects of such an environment in the users’ exposition and interaction to fake news in the Brazilian presidential election of 2018. To perform such a study, we developed a prototype that recommends news stories and presents these recommendations in a feed. To measure the filter bubble, we introduce a new metric based on the homogenization of a recommended items’ set. Our results show KNN item-based recommendation with the MMR diversification algorithm performs slightly better in putting the user in contact with less homogeneous content while presenting a lower index of likes in fake news

Explicação de Recomendações com Diversificação: uma Revisão Bibliográfica

Esse artigo a apresenta o resultado de uma revisão bibliográfica  sobre explicação de recomendação com diversificação. Constatou-se com  base nela que nenhuma pesquisa propôs ainda estudar como gerar explicação de recomendação com diversificação. Foram encontrados apenas trabalhos que indicam a necessidade de haver explicação de recomendação com diversificação. A partir dessa constatação de necessidade de pesquisa propõe-se, como trabalho futuro, investigar e desenvolver uma abordagem de  explicação de recomendação com diversificação. Essa abordagem terá que  gerar explicações que sejam interpretáveis e persuasivas de modelos  complexos de recomendação baseados em algoritmos de aprendizagem de máquina. Para avaliação experimental da abordagem de explicação de recomendação há possibilidade, dentro do grupo de pesquisa de Sistemas de  Informação da UFRGS, de aplicar e avaliar essa abordagem de explicação no domínio de Cidades Inteligentes

Service Recommendation System for a Smart City

Smart Cities are complex spaces with a variety of information and points of interest, in which citizens can have access, whether visitors or residents. This paper presents a system of recommendation of points of interest in smart cities, aiming to improve the result of the search performed by the user. For this, an ontological model was used, through a case study, adding data from a city. Through this study, it is possible to demonstrate the potential of an ontological modeling to provide recommendations. These improve semantics and create standardization to facilitate knowledge sharing. The approach developed aims to recommend information from sights and health services. To test the system, SWRL rules were developed and, from them, inferences are made by a reasoner