High Order Profile Expansion to tackle the new user problem on recommender systems

Data Availability: The complete dataset for the High Order Profile Expansion experiments has been published in the public repository: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.9798155.[Abstract] Collaborative Filtering algorithms provide users with recommendations based on their opinions, that is, on the ratings given by the user for some items. They are the most popular and widely implemented algorithms in Recommender Systems, especially in e-commerce, considering their good results. However, when the information is extremely sparse, independently of the domain nature, they do not present such good results. In particular, it is difficult to offer recommendations which are accurate enough to a user who has just arrived to a system or who has rated few items. This is the well-known new user problem, a type of cold-start. Profile Expansion techniques had been already presented as a method to alleviate this situation. These techniques increase the size of the user profile, by obtaining information about user tastes in distinct ways. Therefore, recommender algorithms have more information at their disposal, and results improve. In this paper, we present the High Order Profile Expansion techniques, which combine in different ways the Profile Expansion methods. The results show 110% improvement in precision over the algorithm without Profile Expansion, and 10% improvement over Profile Expansion techniques.Ministerio de Economía y Competitividad; TIN2015-70648-PXunta de Galicia; ED431G/01 2016-201

Técnicas eficientes para la recomendación de productos basadas en filtrado colaborativo

[Resumen] Los sistemas de recomendación ayudan al usuario a seleccionar los productos más adecuados a sus necesidades, lo que explica su indiscutible éxito en dominios como el comercio electrónico. En concreto, la técnica de filtrado colaborativo, basada en las opiniones o preferencias de otros usuarios, es especialmente popular gracias a la calidad que presentan sus recomendaciones, fruto de los avances llevados a cabo en los últimos a~nos. Sin embargo, aspectos como la eficiencia o escalabilidad, entre otros, no han recibido la misma atención y, en consecuencia, suponen una limitación que dificulta su expansión a nuevos dominios y aplicaciones con gran volumen de datos. En esta tesis se abordan diversos problemas que afectan a los algoritmos de filtrado colaborativo, siguiendo una aproximación centrada en el desarrollo de técnicas fáciles de entender, y por tanto de implementar o adaptar a las necesidades concretas de cada entorno. En particular, hemos desarrollado algoritmos sencillos que presentan resultados comparables o incluso superiores a técnicas mucho más complejas. Por un lado, presentamos el algoritmo basado en tendencias, que utiliza un novedoso enfoque consistente en modelar las diferencias entre usuarios en lugar de sus similitudes. Por otro, una variante de los populares algoritmos basados en vecinos, especialmente dise~nada para la recomendación de productos. Estas técnicas, centradas en buscar usuarios con gustos similares, ofrecen muy buenos resultados en multitud de dominios a pesar de su sencillez. En esta tesis veremos como los principales problemas que afectan a su eficacia y rendimiento pueden ser abordados de forma satisfactoria, a partir de soluciones inspiradas en técnicas ampliamente utilizadas en el ámbito de la recuperación de información, tales como la expansión de consultas o la compresión y distribución de índices.[Resumo] Os sistemas de recomendación axudan aos usuarios a seleccionar produtos axeitados ás súas necesidades, sendo esta a principal razón do seu indiscutible éxito en dominios como o do comercio electrónico. En concreto, a técnica de filtrado colaborativo, baseada nas opinións ou preferencias doutros usuarios, é especialmente popular grazas á calidade que presentan as súas recomendacións, resultado dos avances realizados nos últimos anos. Porén, aspectos como a eficiencia ou escalabilidade, entre outros, non recibiron a mesma atención e, en consecuencia, supo~nen unha limitación que dificulta a expansión das devanditas técnicas a novos dominios ou aplicaci óns con gran volume de datos. Nesta tese abórdanse varios problemas que afectan aos algoritmos de filtrado colaborativo, seguindo unha aproximación centrada no desenvolvemento de técnicas fáciles de entender, e polo tanto de implementar ou adaptar ás necesidades concretas de cada situación. En particular, desenvolvemos algoritmos sinxelos que acadan resultados comparables ou incluso superiores a outras técnicas moito máis complexas. Por unha parte, presentamos o algoritmo baseado en tendencias, que utiliza unha nova aproximación, consistente en modelar as diferenzas entre usuarios en lugar das súas similitudes. Por otra parte, unha variante dos populares algoritmos baseados en veci~nos, especialmente dese~nada para a recomendación de produtos. Estas técnicas, centradas en procurar usuarios con gustos similares, ofrecen moi vos resultados en multitude de dominios, a pesar da súa simplicidade. Nesta tese veremos como os principais problemas que afectan á súa eficacia e rendemento poden abordarse de forma satisfactoria, a partir de solucións inspiradas en técnicas amplamente utilizadas no ámbito da recuperación de información, tales como a expansión de consultas ou a compresión e distribución de índices.[Abstract] Recommender systems are a popular technique used in fields such as ecommerce to help users to find the products they need. A particularly successful approach is collaborative filtering, that computes high-quality recommendations based on the preferences of other users with similar tastes or interests. In the past years, many advances to this technique have been developed. However, there is still a lot of work to do regarding the performance and scalability of most approaches. Nowadays, these key aspects are a serious drawback that stops the expansion of these techniques to new domains and applications with huge amounts of data. In this thesis we address several problems of collaborative filtering algorithms. We focus on the development of techniques that can be easily implemented and adapted to the particular needs of each application. First, we have developed simple algorithms whose results are at least similar to those obtained by the complex state of the art techniques. We present the tendencies-based algorithm, which uses a novel approach focused on modeling the differences among users instead of their similarities. We also introduce a variation of the well know neighbor-based algorithms, specially designed for the recommendation task. These techniques, focused on selecting users with similar tastes, present very good results in many domains despite their simplicity. In this thesis we show how the main issues regarding their quality and efficiency can be successfully addressed using techniques similar to those used in the field of Information Retrieval. In particular, we adapt several popular techniques such as query expansion, index compression and distributed approaches based on index partition