um serviço de recomendação inter-aplicações baseado em filtragem colaborativa aluno: jefferson...

Um serviço de recomendação inter-Um serviço de recomendação inter-aplicações baseado em filtragem colaborativaaplicações baseado em filtragem colaborativa

Aluno: Jefferson Silva de AmorimOrientador: Prof. Dr. Byron Leite Dantas Bezerra

ESCOLA POLITÉCNICA DE PERNAMBUCO

ObjetivosObjetivos

• Realizar uma revisão da literatura e propor novos sistemas e técnicas de recomendação inter-aplicações

• Adaptar a implementação de uma técnica de filtragem colaborativa para realizar recomendações inter-aplicações

• Desenvolver um Web Service que expõe as principais funcionalidades da técnica de filtragem colaborativa adaptada

ObjetivosObjetivos

• Desenvolver uma ferramenta web para coleta de dados e suporte à análise de recomendações

• Analisar as recomendações realizadas pelo serviço de recomendação desenvolvido

Conceitos fundamentaisConceitos fundamentais

Sistemas de RecomendaçãoSistemas de Recomendação

• Se utilizam de tecnologias de personalização • Oferecem uma experiência personalizada aos

usuários• Possuem geralmente 2 funcionalidades:

– Predizer Nota– Gerar Lista Personalizada


• Engenho de personalização


• Personalização de conteúdo– Utiliza de informações do usuário para

recomendar itens– Função utilidade

𝜌:𝑈 𝘹 𝐼 ⟶ Г

∀𝑣 ∈𝑈,𝑖𝑣′ = argmax𝑖 ∈ 𝐼𝜌ሺ𝑣,𝑖ሻ


• Técnicas de personalização de conteúdo– Baseada em conteúdo– Filtragem colaborativa– Demográfica


• Filtragem colaborativa– Duas abordagens podem ser utilizadas para

definir a função utilidade:• Memory-based

– Definem-se heurísticas

• Model-based– Define-se um modelo a partir das avaliações


• Filtragem colaborativa (Memory-based)– Medida de similaridade

• Coeficiente de correlação de Pearson

– Função utilidade• Baseada em kNN

Ψሺ𝑣,𝑢ሻ= σ ቀ𝑣Ԧሺ𝑖ሻ− 𝑣Ԧቁ∗ቀ𝑢ሬԦሺ𝑖ሻ− 𝑢ሬԦቁ𝑖∈𝐼ටσ ቀ𝑣Ԧሺ𝑖ሻ− 𝑣Ԧቁ2𝑖∈𝐼 ∗σ ቀ𝑢ሬԦሺ𝑖ሻ− 𝑢ሬԦቁ2𝑖∈𝐼

ρሺ𝑣,𝑖ሻ= 𝑣Ԧ+ σ ቀ𝑢ሬԦ𝑘ሺ𝑖ሻ− 𝑢ሬԦ𝑘ቁ∗Ψ(𝑣,𝑢𝑘)ℎ𝑘=1 σ Ψ(𝑣,𝑢𝑘)ℎ𝑘=1


• Filtragem colaborativa (Memory-based)– Vantagens:

• Recomendação inovadoras e surpreendentes• Alto grau de reusabilidade• Facilidade de extensão

– Desvantagens• Problemas

– Novo usuário– Novo item– Esparsidade – Ovelhas negras

Arquitetura Orientada a ServiçosArquitetura Orientada a Serviços

• Unidades lógicas representadas como pequenas unidades

• Utiliza o paradigma de orientação a serviços• Características:

– Direcionada ao negócio– Independente de plataforma– Centrada na empresa– Direcionada à composição


• Serviço


• Web Services


• Princípios de orientação a serviços

Metodologia propostaMetodologia proposta

Sistema de recomendação inter-Sistema de recomendação inter-aplicaçõesaplicações

• Modelo conceitual

Inter-Applications Recommendation Inter-Applications Recommendation ServiceService

• Desenvolvido utilizando as tecnologias:– Java EE– JBoss AS– MySQL– Mahout


• Modelo arquitetural


• Módulo de Serviço


• Módulo de Contextualização


• Módulo de Contextualização– Descontextualização

– Contextualização

ηሺ𝜌′ሻ= ൫𝜌′ − 𝑚𝑖𝑛′ሺ𝜌′ሻ൯൫𝑚𝑎𝑥′ሺ𝜌′ሻ− 𝑚𝑖𝑛′ሺ𝜌′ሻ൯∗൫𝑚𝑎𝑥ሺ𝜌′ሻ− 𝑚𝑖𝑛ሺ𝜌′ሻ൯+ 𝑚𝑖𝑛ሺ𝜌′ሻ

η′ሺ𝜌ሻ= ൫𝜌− 𝑚𝑖𝑛ሺ𝜌ሻ൯൫𝑚𝑎𝑥ሺ𝜌ሻ− 𝑚𝑖𝑛ሺ𝜌ሻ൯∗൫𝑚𝑎𝑥′ሺ𝜌ሻ− 𝑚𝑖𝑛′ሺ𝜌ሻ൯+ 𝑚𝑖𝑛′ሺ𝜌ሻ


• Módulo de Recomendação


• Módulo de Recomendação– Adaptações realizadas em 2 momentos:

• Coeficiente de correlação de Pearson

• Cálculo da utilidade

Ψሺ𝑣,𝑢ሻ= σ ቀ𝑣Ԧሺ𝑖ሻ− 𝑣Ԧቁ∗ቀ𝑢ሬԦሺ𝑖ሻ− 𝑢ሬԦቁ𝑖∈𝐼ටσ ቀ𝑣Ԧሺ𝑖ሻ− 𝑣Ԧቁ2𝑖∈𝐼 ∗σ ቀ𝑢ሬԦሺ𝑖ሻ− 𝑢ሬԦቁ2𝑖∈𝐼

ρሺ𝑣,𝑖ሻ= 𝑣Ԧ+ σ ቀ𝑢ሬԦ𝑘ሺ𝑖ሻ− 𝑢ሬԦ𝑘ቁ∗Ψ(𝑣,𝑢𝑘)ℎ𝑘=1 σ Ψ(𝑣,𝑢𝑘)ℎ𝑘=1


• Exemplo


• Repositório de Conhecimento

Análises e ResultadosAnálises e Resultados

Coleta de dados e análise de Coleta de dados e análise de recomendaçõesrecomendações

• Ferramenta desenvolvida para dar suporte a coleta de dados e as análises realizadas– JSF– Facelets– Primefaces

• Composta por 3 módulos– Coleta de dados– Recomendação– Usuário


• Módulo de coleta de dados


• Módulo de recomendação


• Módulo de usuário


• Base de dados– Existentes

• Wikilens, MovieLens, Book-Crossing e Jester Joke

– Coletada• 3 contextos• 30 itens/contexto• 52 usuários• 1560 avaliações


• Análise das recomendações– Recomendação inter-aplicações X Recomendação

clássica• Itens recomendados• Vizinhos do usuário


• Itens recomendados– Novos itens


• Itens recomendados– Omissão de itens


• Itens recomendados– Itens com notas e ordens de utilidade iguais


• Itens recomendados– Itens com notas iguais e ordens de utilidade

diferentes


• Itens recomendados– Itens iguais com notas diferentes


• Vizinhos do usuário– Vizinhos iguais com mesma ordem de semelhança


• Vizinhos do usuário– Vizinhos iguais com ordens de semelhança

diferentes


• Vizinhos do usuário– Vizinhos diferentes


• Vizinhos do usuário– Vizinhança híbrida

Considerações finaisConsiderações finais

Resultados e DificuldadesResultados e Dificuldades

• Resultados promissores– Ameniza alguns problemas

• Novo usuário e Ovelha negra

– Problemas como o do novo item e de esparsidade persistem

• Houve dificuldade em encontrar uma base de dados para teste– Coleta de dados

Trabalhos futurosTrabalhos futuros

• Experimentos baseados em análises estatísticas

• Outras técnicas de filtragem– CMBF, SMBF e HMBF

• Representação do conteúdo descritivo de itens pertencentes a diferentes aplicações– Análise de Dados Simbólicos

ReferênciasReferências[1] LAUNDON, K. C.; TRAVER, C. G. E-Commerce - Business, Technology,

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1.1: Organization for the Advancement of Structured Information Standards,

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Obrigado!Obrigado!

O código fonte do projeto está disponível em http://code.google.com/p/iars

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