Anbefalingssystemer og Ontologier

Presentasjon om: "Anbefalingssystemer og Ontologier"— Utskrift av presentasjonen:

1 Anbefalingssystemer og Ontologier
Av: Knut Marius Sundt, Veileder: Thomas Ågotnes

2 Agenda Anbefalingssystemer Motivasjon og hypotese Ontologier
Netflix Ontology Recommender Demo

3 Anbefalingssystemer Hva? Hvorfor? Recommendations vs. Predictions
Informasjonsfiltrering Personifisert Mulige domener ≈∞ Hvorfor? Store mengder data Effektivitet (tid er penger) Tjene på andres erfaringer Målrettet markedsføring Recommendations vs. Predictions

4 Anbefalingssystemer Noen eksisterende systemer:

5 Anbefalingssystemer Kollaborativ filtrering:
(u)likhet mellom brukere Bruker-nabolag Ikke domene-avhengig Inneholdsbasert filtering: (u)likhet mellom ”gjenstander” Svært domene-avhengig Hybrid

6 Anbefalingssystemer Noen utfordringer: Kaldstart
Ny bruker ”Black sheep” (i Kollaborative Filtere) Presisjon

7 Motivasjon Forberdringspotensiale Økende viktighet Hoved-hypotese:
”Bruk av ontologier for å strukturere bakgrunnsinformasjon kan forbedre presisjonen og minske kaldstart-problemer i anbefalingssystemer”

8 Ontologier Strukturering av data The Semantic Web
Beskrive konsepter The Semantic Web Nettinnhold skal ha eksplisitt mening OWL (Bygger på XML-syntax)

9 Netflix DVD-utleie på nett Netflix-konkuransen Frigitt database
karakterer filmer

10 ≠ Bruke ontologier Hvordan utnytte? Region Sjanger-relasjoner:
Info om filmer IMDB Regissør Skuespillere Region Sjanger-relasjoner: ≠

11 Film-ontologi

12 Netflix Ontology Recommender
Prediksjon av karakterer Eks: Hvilken karakter vil bruker X gi til film Y? Kollaborativ filtrering i bunnen Svært utbredt algoritme Ikke perfekt Justering på bakgrunn av ontologi Brukerjustert vektlegging

13 Netflix Ontology Recommender
Potensiale Registrere hittil ukjente mønstre i preferanser Kaldstart motvirkes Bedre utnyttelse data GUI Test/Demo ”Tweake” algoritmene

14 Demo

15 Resultater Holder på å kjøre tester nå
Gjennomsnittlig avvik på 1000 tilfeldige predictions Mange ulike oppsett Antyder en forbedring på 5 – 10%

16 Spørsmål