Društveni kontekst u preporučiteljskim sustavima

Zavod za telekomunikacije

Društveni kontekst u preporučiteljskim sustavima

Darko ŠtrigaSveučilište u Zagrebu

Fakultet elektrotehnike i računarstvaZavod za telekomunikacije

Kvalifikacijski doktorski ispitZagreb

4. listopad 2013.


Sadržaj

¨ Uvod¨ Arhitektura preporučiteljskog sustava¨ Preporučiteljski sustavi

Preporučitelji temeljeni na sadržaju Preporučitelji temeljeni na suradnji

¨ Društvene mreže¨ Društveni preporučitelj¨ Izazovi u istraživanju

listopad 2013.Kvalifikacijski doktorski ispit 2 od 28


Uvod

¨ Suvremeni način života ogromna količina dostupnih podataka (eksponencijalni

rast, „big data”) potreba za što vremenski efikasnije, preciznije i

personalizirano prikupljanje potrebnih podataka¨ Rješenje: preporučiteljski sustavi

analiziraju cjelokupni dostupni sadržaj i do korisnika filtriraju većinu sadržaja

programska podrška koja pruža vezu između velike količine dostupnog sadržaja i korisnikovih osobnih preferencija



Arhitektura preporučiteljskog sustava

listopad 2013.Kvalifikacijski doktorski ispit

• web stranice• društvene

mreže• ...

Izvori informacija

• profili sadržaja za preporuku

• profili korisnika

Sustav za preporuku • web-stranice

• društvene mreže

• aplikacija za pokretne uređajeKorisničke

aplikacije

Metoda za profiliranje

Metoda za izračun preporuka

4 od 28


Profili u sustavima za preporuke

¨ Profil je prezentiran skupom značajki koji se zovu atributi ili svojstva. Ovisno o namjeni imamo: profil sadržaja za preporuku i profil korisnika sustava za preporuku

¨ strukturirani profili vs. nestrukturirani profili



Preporučiteljski sustavi (1)

¨ Dvije glavne kategorije: preporučitelji temeljeni na sadržaju (engl. content based) i preporučitelji temeljeni na suradnji (engl. collaborative based)

¨ Preporučitelji temeljeni na sadržaju fokus na ocjenama korisnika i sličnosti između ocjenjenog

sadržaja¨ Preporučitelji temeljeni na suradnji

koriste implicitne i eksplicitne ocjene prikupljene od drugih korisnika (tj. svih korisnika)

¨ Kombiniranjem: hibridni sustavi



Preporučiteljski sustavi (2)

¨ Zadatak preporučitelja: predviđati ocjenu koju će korisnik dodijeliti sadržaju za

preporuku (problem predviđanja, engl. prediction problem) ili iskoristiti predikciju za generiranje liste najboljih sadržaja za

preporuku (engl. top-N recommendation problem)



Preporučitelji temeljeni na sadržaju

¨ Pretpostavka: korisniku će se svidjeti sadržaji koji imaju slične karakteristike

sadržajima koji su mu se svidjeli u prošlosti¨ Sustav na temelju prethodno ocjenjenog i/ili odabranog

sadržaja analizira i generira preporuke koje se temelje na sličnim karakterističnim elementima u sadržajima kod pozitivno rangiranog sadržaja

¨ Takvim se postupkom izgrađuje profil korisnika i nastoji se shvatiti što korisnik preferira





Drama

9 od 28



¨ Preporučitelji temeljeni na sadržaju imaju nekoliko prednosti u odnosu na preporučitelje temeljene na suradnji Neovisnost korisnika Transparentnost Novi sadržaj

¨ Preporučitelji temeljeni na sadržaju imaju nekoliko nedostataka Ograničeni opis sadržaja Pretjerana specijalizacija Problem novog korisnik



Preporučitelji temeljeni na suradnji

¨ Ideja iskoristiti informacije o prošlim ponašanjima ili izraženim

mišljenima (svih dostupnih) korisnika¨ Sakupljanje i analiza velike količine podataka o:

ponašanjima, aktivnostima i preferiranom sadržaju korisnika¨ Metode preporučitelja

preporučuju korisniku specifičan sadržaj temeljen na uzorcima ocjena ili upotrebe (npr. kupnja) bez potrebe o egzaktnim informacijama o korisniku ili sadržaju

¨ Pretpostavka ako su korisnici imali slične ukuse u prošlosti, da će imati slične

ukuse i u budućnosti te



Primjer


SafeHouse Flight The Bourne

UltimatumSide

Effects

Matija 5 4 5 ?

Ana 5 3 4 3

Ines 2 3 5 4

Filip 4 3 4 3

12 od 28


Primjer - Preporuka sadržaja na temelju sličnih korisnika



UltimatumSide

Effects

Matija 5 4 5 ?

Ana 5 3 4 3

Ines 2 3 5 4

Filip 4 3 4 3

𝑠𝑖𝑚 (𝑎 ,𝑏 )=∑𝑝𝜖 𝑃

(𝑟 𝑎 ,𝑝−𝑟 𝑎 )∗(𝑟𝑏 ,𝑝−𝑟 𝑏)

√∑𝑝𝜖 𝑃 (𝑟𝑎 ,𝑝−𝑟𝑎)2∗√∑𝑝𝜖 𝑃 (𝑟𝑏 ,𝑝−𝑟 𝑏)2

13 od 28





UltimatumSide

Effects

Matija 5 4 5 ?

Ana 5 3 4 3

Ines 2 3 5 4

Filip 4 3 4 3

Ana Ines Filip

Matija 0.83 0.19 0.94

14 od 28



Ana Ines Filip

Matija 0.83 0.19 0.94


𝑝𝑟𝑒𝑑 (𝑎 ,𝑝 )=𝑟𝑎+∑𝑏𝜖𝑁

𝑠𝑖𝑚 (𝑎 ,𝑏)∗(𝑟𝑏 ,𝑝−𝑟 𝑏)

∑𝑏𝜖 𝑁

𝑠𝑖𝑚 (𝑎 ,𝑏 )

𝑝𝑟𝑒𝑑 (𝑀𝑎𝑡𝑖𝑗𝑎 ,𝑺𝒊𝒅𝒆𝑬𝒇𝒇𝒆𝒄𝒕𝒔 )=4.67+0.83∗ (3−3.75 )+0.94∗ (3−3.5 )

0.83+0.94=𝟒 .𝟎𝟓

Matija Ana Ines Filip

4.67 3.75 3.50 3.50

15 od 28


Društvene mreže (1)

¨ Društvene mreže web-usluge koje povezuju korisnike na temelju

zajedničkog interesa mjesto prikupljanja ciljanih informacija različitim

pretplatama¨ Općeprihvaćeno sredstvo interakcije

60% odraslog svjetskog stanovništva 91% odraslog stanovništva koji se koristi Internetom udio od 27% utrošenog vremena na Internetu



Društvene mreže (2)


2013

2010

2009

0.0% 5.0% 10.0% 15.0% 20.0% 25.0% 30.0%27.0%

22.7%

15.8%

15.0%

10.2%

9.3%

5.0%

8.3%

11.5%

3.0%

4.4%

5.5%

novosti elektronička poštazabava društvene mreže

Postotak utrošenog vremena

Vrije

me

u go

dina

ma

17 od 28


Društveni preporučitelj (1)

¨ Novi proizvod Kada potrošač nema previše informacija o kvaliteti savjetuje se

prijateljima u koje ima povjerenja¨ Preporuka od prijatelja

ima tendenciju da se prihvati jer je takva vrsta informacije pouzdana

¨ Postoje mnoge marketinške strategije koje su iskoristile ovaj aspekt ljudske prirode (Hotmail)

¨ Društveni utjecaj ima ključnu ulogu kod korištenja neke usluge ili kupnje nekog

proizvoda (Apple iPhone)



Društveni preporučitelj (2)

¨ Izvori podataka Društvene mreže generalne upotrebe

Facebook, Twitter, MySpace Društvene mreže specijalizirane upotrebe

LinkedIn Preporuka članaka

Integracija društvene komponente na portale Preporuka filmova

IMDb, TMDb, Rotten Tomatoes, YouTube



Društveni preporučitelj – preporuka filmova (1)








Share count 29 502 Like count 11 812

Comment count 11 901

Trailer filma: Safe House (2012)http://www.youtube.com/watch?v=1IfQY4fNcnw

22 od 28

http://www.youtube.com/watch?v=1IfQY4fNcnw




Društveni preporučitelj – preporuka članaka



Društveni preporučitelj

¨ Istraživanje povjerenja na društvenim mrežama Facebook - generiranje liste najbližih

prijatelja na temelju interakcije Ideja: transformacija diskretne veze u

kontinuirane težinske veze¨ Unapređenje organizacije u

multinacionalnoj kompaniji Analiza elektroničke pošte, telefonskih

poziva i stvarnovremenskih poruka Detekcija važnih čvorova i grupa,

organizacija projetaka



Zaključak (1)

¨ U radu su opisane dvije glavne skupine preporučiteljskih sustava: preporučitelji temeljeni na sadržaju i preporučitelji temeljeni na suradnji

¨ U vidu poboljšanja preporučiteljskih sustava uveden koncept društvenog konteksta



Zaključak (2)

¨ Društvene mreže najpopularnijih usluga na internetskoj infrastrukturi općeprihvaćeno sredstvo interakcije korisnici generiraju veliku količinu podataka međusobni odnos i interakcije korisnika mogućnost identifikacije preferencije korisnika za određenu

vrstu sadržaja¨ Društvena preporuka - personalizirana informacija

preporuke na temelju ponašanja korisnika i njegove interakcije s okružjem



Zaključak (3)

¨ Integracija društvenog konteksta u preporučiteljske sustave ima pozitivan efekt na njihovo funkcioniranje

1. Poboljšanje točnosti predviđanja dodatne informacije o korisnicima i njihovim prijateljima olakšavaju

razumijevanje ponašanja korisnika i njihovih ocjena

2. Informacija o prijateljima iz društvenih mreža više nije nužno pronaći slične korisnike mjerenjem sličnosti jer činjenica

da su dva korisnika prijatelji već ukazuje samo po sebi da imaju nešto zajedničko

3. Izbjegavamo problema hladnog starta iako korisnik nema nikakve aktivnosti u prošlosti možemo izračunati

preporuke temeljene na preferencijama njegovih prijatelja



Izazovi u istraživanju

¨ Novo dostupni podaci o korisnicima i njihovim ponašanjima na Internetu

¨ Problemi velike količine podataka (engl. big data) te pojava i korištenje novih tehnologija za njihovu obradu (ne-SQL baze podataka, engl. No-SQL)

¨ Primjena različitih matematičkih i statističkih modela za izračunavanje preporuka

¨ Primjena u poslovnom svijetu



DODATAK (1)



Primjer - Metoda vektorski prostorni model temeljen na ključnim riječima


𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 (𝑡𝑘,𝑑 𝑗 )=𝑇𝐹 (𝑡𝑘 ,𝑑 𝑗 )⏟𝑇𝐹

∗ log 𝑁𝑛𝑘⏟𝐼𝐷𝐹


UltimatumAction 1*0,176 0 1*0,176Crime 1*0,176 0 1*0,176

Mystery 1*0,477 0 0Drama 0 1*0,477 0Thriller 0 0 1*0,477

Matt Damon 0 0 1*0,477Denzel Washington 1*0,176 1*0,176 0

30 od 28


Primjer


𝑤𝑘 , 𝑗=𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 ( 𝑡𝑘 ,𝑑 𝑗 )

√∑𝑠=1

|𝑇|

𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 (𝑡 𝑠 ,𝑑 𝑗 )2


UltimatumAction 0,311 0 0,245Crime 0,311 0 0,245

Mystery 0,843 0 0Drama 0 0,939 0Thriller 0 0 0,663

Matt Damon 0 0 0,663Denzel Washington 0,311 0,346 0

31 od 28


Primjer


𝑠𝑖𝑚 (𝑑𝑖 , 𝑑 𝑗 )=∑𝑘𝑤𝑘𝑖∗𝑤𝑘𝑗

√∑𝑘 𝑤𝑘𝑖2∗√∑𝑘 𝑤𝑘𝑗

2


Ultimatum

Safe House X 0,374 0,374

Flight 0,374 X 0

The Bourne Ultimatum 0,374 0 X

32 od 28


DODATAK (2)



Primjer - Preporuka sadržaja na temelju slično ocjenjenog sadržaja



UltimatumSide

Effects

Matija 5 4 5 ?

Ana 5 3 4 3

Ines 2 3 5 4

Filip 4 3 4 3

34 od 28





UltimatumSide

Effects

Matija 5 4 5 ?

Ana 5 3 4 3

Ines 2 3 5 4

Filip 4 3 4 3


UltimatumSide Effects -0.93 0.53 0.19

35 od 28





UltimatumSide

Effects

Matija 5 4 5 ?

Ana 5 3 4 3

Ines 2 3 5 4

Filip 4 3 4 3

𝑝𝑟𝑒𝑑 (𝑀𝑎𝑡𝑖𝑗𝑎 ,𝑺𝒊𝒅𝒆𝑬𝒇𝒇𝒆𝒄𝒕𝒔 )=0.53∗40.53 =𝟒

36 od 28

Documents

Društveni kontekst u preporučiteljskim sustavima