PFC-COLLECTIVE INTELLIGENCE
PFC-COLLECTIVE INTELLIGENCERECOMENDACIN, BSQUEDA, RANKING,
APRENDIZAJE
UNIVERSITAT OBERTA CATALUNYACARLOTA VIA SIRGO
1Qu es Collective Intelligence?
Grupos de individuos haciendo cosas colectivamente que parecen
inteligentes
(http://scripts.mit.edu/~cci/HCI/index.php?title=Main_Page)
PFC- COLLECTIVE INTELLIGENCE
2OBJETIVO DEL PROYECTO FIN DE CARRERA
Relacin entre Collective Intelligence e Internet
Explotacin de los datos de Internet y su relacin con
Inteligencia Artificial
Desarrollo de los algoritmos de recomendacin, ranking y
aprendizaje
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3Qu es la recomendacin?Explotacin de gustos de una persona
encontrados en Internet y recomendacin a otras personas
Qu es la bsqueda y el ranking?Bsqueda de palabras en documentos,
haciendo una clasificacin
Qu es un algoritmo de aprendizaje?Implementacin de una red
neuronal, donde las elecciones de los usuarios influyen en la
clasificacin
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4ALGORITMO DE RECOMENDACINCmo determinar la similitud entre dos
tems?Pearson Correlation Score
Devuelve un valor entre 1 y -1 Si se obtiene 1 los tems son
idnticosNo necesita normalizacin
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5ALGORITMO DE BSQUEDA
USAN PROGRAMAS QUE RECUPERAN WEB PAGES(SPIDERS)
MANEJADAS POR ROBOTS (CRAWLERS)
MANEJADAS POR PETICIONES HUMANAS
HBRIDAS
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6MQUINAS DE BSQUEDA(CRAWLERS)
RECUPERAN LA INFORMACIN DE UN WEB SITE
LEEN LOS META TAGS
CONECTAN CON LOS LINKS DE LA WEB
LOS DATOS RECUPERADOS SE INDEXAN
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7ALGORITMO DE RANKING
DETERMINAR LA IMPORTANCIA DE UNA WEB
ALGORITMO PAGERANK
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8ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
REDES DE NEURONAS ARTIFICIALES (ANNs)NEURONAS
ARTIFICIALESINPUTSPESOS (FORTALEZA DE LAS SEALES)SALIDA PARA UNA
ENTRADALAS NEURONAS SE ORGANIZAN EN CAPAS
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9ALGORITMO DE APRENDIZAJEEs el proceso de ajustar los pesos en
una red neuronal para obtener la salida deseada
ALGORITMO DE BACKPROPAGATIONUsa aprendizaje supervisado.
Suministramos ejemplos de la entrada y de la salida que queremos
obtener. Se obtiene un error que el algoritmo trata de reducir
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10ALGORITMO DE APRENDIZAJE ETAPAS
Disear la red
Creacin de la base de datos
Alimentacin de la red
Entrenamiento con backpropagation
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11IMPLEMENTACIN DEL PROYECTO
LENGUAJE ESCOGIDO : PYTHONPRODUCTOS
OBTENIDOSpearson.pyImplementa el algoritmo de recomendacin
searchengine.pyImplementa el algoritmo de
bsqueda/rankingnn.pyImplementa el algoritmo de aprendizaje
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12ANLISIS UML
Diagrama de casos de usoDiagrama de clasesDiagramas de
secuencia
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13Integracin algoritmo de recomendacin y del.icio.us
Para una determinada palabra clave, en este caso python, se
buscarn todas las entradas en del.icio.us.Devuelve un xml con las
entradas solicitadas.Para tratar este xml es necesario obtener el
dom. Para ello utilizamos la librera xml.dom.minidomSe obtendrn los
usuarios que han introducido sus preferencias en del.icio.us .Para
cada uno de ellos se obtendrn sus postsSe mirarn los ttulos que
contengan la palabra python. Se guardar en un array, el usuario, el
ttulo y un peso que en este caso se generar aleatoriamente con un
valor entre 0 y 1.
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