1. Sisteme de recomandare
Neagu Bianca IA
SAC

2. Sisteme de recomandare
Recomanda articole de care utilizatorul este probabil interesat
Au aparut din cauza cresterii cantitatii de informatie
Analizeaza profilul utilizatorului
Din punctul de vedere al caracteristicilor articolului (abordare orientata pe continut)
Din punctul de vedere al retelei sociale (filtrare colaborativa)
Incearca sa estimeze ratingul pe care utilizatorul l-ar da unui articol nou
SAC

3. Tipuri de sisteme de recomandare
Bazate pe continut
Analizeaza informatia textuala
Sunt necesare mai multe date despre produs
Filtrate colaborativa (CF)
Se cauta utilizatori cu preferinte similare
Se recomanda produsele noi preferate de acestia
Nu necesita cunostinte despre produs
Filtrate hibrida
Combina cele 2 tehnici (algoritmul content-boosted CF, Personality Diagnosis)
SAC 3

4. Obtinerea datelor Explicit – i se cere utilizatorului sa: Implicit
Dea o nota unui produs
Faca o lista cu articole care ii plac/displac
Sa puna in ordinea preferintei o lista de produs
Implicit
Sunt observate articolele pe care utilizatorul le vizualizeaza intr-un magazin online
Mentinerea evidentei produselor cumparate online
SAC

5. Reprezentarea datelor – CF (1)
Rij
Airplane
Matrix
Room with a View
...
Hidalgo
Joe 9 7 2
Carol 8 ?
Kumar 3 6
SAC 5

6. Reprezentarea datelor – CF (2)
SAC 6

7. Echivalenta structurala
Indexul Jacard:
SE(x,y) = J(N(x),N(y)) = |N(x) ∩ N(y)| / |N(x) U N(y)|
Pentru exemplul anterior:
|N(YouTube) ∩ N(Video)| / |N(YouTube) U N(Video)|
= |{A, B, C, F} ∩ {A, B, C, D, E, F}| / |{A, B, C, F} U {A, B, C, D, E, F}|
= |{A, B, C, F}| / |{A, B, C, D, E, F}|
= 4 / 6
= 2/3
SAC 7

8. CF : Provocari (1) Datele rare Scalabilitatea Tehnica de reducere: SVD
Metode hibride
Adaugarea de date: media, regresia liniara
Scalabilitatea
Reducere: SVD
Pearson CF: calculeaza doar asemanarea dintre perechile de produse evaluate de aceeasi utlizatori
Clustere

9. CF: Provocari (2) Sinonimia Gray Sheep
SVD (solutie partiala pentru polisemie)
matrice mare de asocieri termen-document
Realizeaza o aranjare astfel incat sa evidentieze tiparele importante de asociere intre date si sa e ignore pe cele mai putin importante
Gray Sheep
Metoda hibrida: medie ponderata intre predictia bazata pe filtrare bazata pe continut si cea bazata pe CF

10. Bibliografie
Collaborative Filtering: A Tutorial, William W. Cohen, Center for Automated Learning and Discovery Carnegie Mellon University
A Survey of Collaborative Filtering Techniques, Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar, Department of Computer Science and Engineering, Florida Atlantic University
SAC 10