Tchêlinux Porto Alegre 2013 - Sistemas de Recomendação

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  • 1. Sistemas de recomendação Márcio Bortolini dos Santos
  • 2. antes...
  • 3. agora...
  • 4. Há uma sobrecarga de informação
  • 5. Muitas vezes inúteis
  • 6. Gastamos muito tempo escolhendo
  • 7. “A lot of times, people don’t know what they want until you show it to them.” Steve Jobs
  • 8. “We are leaving the Information age, and entering into the Recommendation age.” Chris Anderson, from book Long Tail
  • 9. O que é recomendar
  • 10. Amigos Que carro comprar? Compre este.. Família Recomendações sociais
  • 11. Avalie itens Sistema Que carro comprar? Compre este.. Recomendações por interações
  • 12. Sistemas de recomendação Os sistemas de recomendação surgiram para auxiliar no processo social de indicar e receber indicações São projetados para nos sugerir coisas de nosso interesse.
  • 13. Motivação Netflix – 2/3 dos aluguéis de filmes vêm de recomendações Google News – 38% das notícias mais clicadas vêm de recomendação Amazon – 35% das vendas vêm de recomendação
  • 14. Estratégias de Recomendação Existem algumas estratégias empregadas para efetuar as recomendações. Reategui e Cazella (2005) definem cinco estratégias mais utilizadas para recomendação.
  • 15. listas de recomendação
  • 16. listas de recomendação
  • 17. Vantagens/Desvantagens Principal vantagem é a facilidade de implementação., basta manter-se listas de acordo com as necessidades de marketing, de aumento de lucratividade, de disseminação de informações, etc. A desvantagem é que as recomendações não são dirigidas a cada usuário independentemente, mas sim a todos os usuários sem distinção, ou seja ao público em geral, não sendo personalizadas para um usuário específico.
  • 18. Avaliações de usuários
  • 19. Avaliações de usuários
  • 20. Suas recomendações
  • 21. Suas recomendações
  • 22. Obtenção dos dados dos usuários Implícita Explícita
  • 23. Usuários que se interessaram por X também se interessaram por Y
  • 24. Usuários que se interessaram por X também se interessaram por Y
  • 25. Usuários que se interessaram por X também se interessaram por Y
  • 26. Obtenção dos dados dos usuários É a forma mais complexa de recomendação, pois ela exige uma análise bastante profunda dos hábitos dos usuários, de modo que possa identificar padrões e recomendar itens com base nestes padrões (Reategui e Cazella, 2005).
  • 27. Associação por conteúdo
  • 28. Associação por conteúdo
  • 29. Associação por conteúdo
  • 30. Associação por conteúdo
  • 31. Obtenção dos dados dos itens Reategui e Cazella (2005), definem que, nesta estratégia, a recomendação é feita com base no conteúdo de um item em específico, por exemplo um autor, um compositor, um editor, etc. Para tal, se faz necessário encontrar associações entre os itens, porém estas estão num escopo mais restrito.
  • 32. Técnicas de Recomendação Segundo Reategui e Cazella (2005), são estas técnicas fundamentam o funcionamento dos sistemas de recomendação. Colaborativos Baseados em conteúdo Híbridos
  • 33. Colaborativos A essência está na troca de experiências entre as pessoas que possuem interesses comuns. Filtra as avaliações dos usuários. Recomenda itens para usuários com perfis semelhantes.
  • 34. Colaborativos Usuário Tablet Antônio Desktop x Smartphone Notebook x x Juliana Rosana x x x x x x Paulo Celular x Jéssica Marcos Ultrabook x x x
  • 35. Colaborativos Passos Armazenamento das informações dos usuários. Cálculo de semelhança entre os usuários. Agrupamento de usuários com preferências semelhantes. Predição da pontuação de um item para o usuário baseado nas avaliações dos usuários mais semelhantes a ele
  • 36. Colaborativos Forma de avaliação dos usuários KNN (K vizinhos mais próximos) similaridade de um usuário-alvo com outros usuários
  • 37. Colaborativos Similaridade Distância euclidiana
  • 38. Colaborativos Similaridade Função do Cosseno
  • 39. Colaborativos Similaridade Função do Cosseno
  • 40. Colaborativos Similaridade Predizer da pontuação de um item • • Mais formalmente, a pontuação R(u,i) do item i para o usuário u é estimada baseada na pontuação R(u’,i) atribuída ao mesmo item i pelos usuários u’ que são similares ao usuário em questão. O valor de uma pontuação desconhecida r(u,i) para o usuário u e item i é normalmente computado como uma agregação de pontuações de outros usuários (por exemplo, os N mais similares) para o mesmo item i.
  • 41. Colaborativos Similaridade Exemplo: • • • Supondo a existência de um sistema de recomendação de leituras onde os usuários tem acesso aos livros e podem avaliá-los quanto a satisfação. Para este feedback uma escala Likert de 5 pontos é disponibilizada (5 significa adorei e 1 significa detestei o item). Uma matriz de relação usuários x itens pode ser disponibilizada.
  • 42. Colaborativos Similaridade Esta matriz nos apresenta a relação usuário x item, onde 5 usuários pontuaram 5 itens (A, B, C, D e E). A esparcialidade desta matriz seria de 8%, ou seja, apenas 8% das avaliações possíveis não foram feitas. Estes itens não avaliados são potenciais recomendações.
  • 43. Colaborativos Similaridade Primeiro Passo Calcula-se o peso em relação a similaridade do usuário-alvo. Para tanto utiliza-se uma técnica denominada de “k-nearest-neighbor” ou “userbased”. A definição da similaridade pode ser realizada através de diversos coeficientes, sendo mais comumente aplicado o coeficiente de correlação de Pearson. Observa-se a necessidade de mais de uma avaliação em comum para que a correlação seja viável, e os resultados variam entre 1 para similaridade total, e -1 para total dissimilaridade.
  • 44. Colaborativos Similaridade Coeficiente de Pearson assumindo na correlação U1 = a e U2 = u, teríamos: ? Avaliação que a deu para o item i Avaliação que u deu para o item i Média das avaliações de u em comun com a Média das avaliações de a em comun com u Alta similaridade Média similaridade Nada pode ser dito Nada pode ser dito
  • 45. Colaborativos Segundo Passo Seleciona-se um subconjunto de usuários com maiores similaridades : Baseado no resultado do coeficiente de Pearson é definido este subconjunto (com foco no usuário alvo da recomendação – U1).
  • 46. Colaborativos Segundo Passo Calculam-se as predições (Recomendações): tendo um item a ser recomendado para um usuário alvo (item que este usuário não teve acesso). No exemplo o objetivo é predizer quanto o usuário U1 daria de avaliação para o item B se tivesse acesso a ele. ?
  • 47. Colaborativos Cálculo da predição: assumindo U1 = a como usuário alvo e B o item a ser predito ? Nota da predição de um item i para um usuário a (considera a partir de 3 pontos) Média das avaliações do usuário-alvo a considerando os artigos em comum com todos os seus similares. Média das avaliações do usuário similar u considerando artigos em comum com o usuário-alvo a. Coeficiente de similaridade entre a e u. Avaliação dada por u ao item i. Recomendaria este item?
  • 48. Colaborativos Vantagens Independência de conteúdo Geração de recomendações baseadas em preferências dos usuários Possibilidade de produzir recomendações inesperadas e de alta qualidade.
  • 49. Colaborativos Desvantagens Problema do primeiro avaliador Problema de pontuações esparsas Similaridade Novo item/usuário Custo de processamento (Escalabilidade)
  • 50. Baseados em conteúdo Analisam as descrições de itens e de usuários. Podem recomendar itens parecidos com outros itens que o usuário teve interesse no passado. Útil para produtos que contenham alguma informação textual.
  • 51. Modelos para recuperação da informação Modelo booleano Modelo booleano estendido Modelo de Espaço Vetorial (VSM) ou Modelo Vetorial Modelo Probabilístico Modelo baseado em agrupamento
  • 52. Modelo booleano Se baseia na teoria de conjuntos e na álgebra booleana Documentos (D) são representados como conjuntos de termos de indexação As consultas (Q) são formuladas através de expressões booleanas formadas por termos e conectivos de boole (and, or e not)
  • 53. Modelo booleano Expressão booleana (“modelos” and“booleanos”) or “conjuntos”
  • 54. Modelo booleano Um documento só pode ser dito como relevante ou nãorelevante Há a necessidade de especificação de consultas complexas É incapaz de se representar pesos associados aos termos desejados
  • 55. Modelo booleano estendido Considera o peso dos termos nos documentos e permite que o usuário especifique as relevâncias dos termos para uma determinada consulta Esse modelo se baseia na interpretação dos operadores de consulta conjuntivas e disjuntivas em termos de distâncias euclidianas em um espaço t-dimensional
  • 56. Modelo booleano estendido Considerando dois termos: Para expressões conjuntivas o ponto (1,1) é o mais desejável. Quanto menor a distância do documento em relação a este ponto, maior é a similaridade em relação à busca. Nas expressões disjuntivas o ponto (0,0) representa que nenhum dos termos da expressão de busca está presente no documento.
  • 57. Modelo booleano estendido Considerando dois termos t1 e t2 O espaço de busca será bidimensional O documento é representado por um vetor de pesos Os pesos definem a posição no espaço euclidiano
  • 58. Modelo booleano estendido A similaridade entre um documento di = (w1i, w2i) e uma consulta q = t1 or t2 é dada por:
  • 59. Modelo de Espaço Vetorial (VSM) É definido como sendo um modelo baseado em conteúdo, com pesos associados aos termos de indexação e, cujo resultado da função de similaridade é dado na forma de ranking.
  • 60. Modelo de Espaço Vetorial (VSM) Cada termo possuí um peso atrelado a si, para permitir distinção entre os termos de acordo com sua importância. Os pesos podem variar entre 0 e 1.
  • 61. Modelo de Espaço Vetorial (VSM) O VSM utiliza um espaço n-dimensional para representar os termos. Neste espaço, n (ou número de dimensões) representa o número de termos distintos. Para cada vetor de documentos, ou de consulta, os pesos representam as coordenadas do vetor na dimensão correspondente.
  • 62. Modelo de Espaço Vetorial (VSM)
  • 63. Modelo de Espaço Vetorial (VSM) trata como sendo vetores de valores reais contendo os pesos de cada termo (wij) dos documentos. A matriz é escrita na forma di = (wi1, wi2, …, win), onde wij corresponde ao peso do j-ésimo (j = 1, 2, ..., n) termo do i-ésimo documento (i = 1, 2, ..., n). Sendo assim, a coleção de objetos é representada como sendo uma matriz (D) de termos de tamanho n x m onde n é o número de documentos e m o número de termos.
  • 64. Modelo de Espaço Vetorial (VSM) O princípio do VSM é baseado na correlação inversa entre a distância ou ângulo entre vetores de termos no espaço e a similaridade entre os documentos que eles representam.
  • 65. Cálculo de similaridade
  • 66. Cálculo de Similaridade tf*idf tf: frequência do termo no documento idf: frequência inversa do documento
  • 67. Modelo Probabilístico Baseado na teoria das probabilidades como meio para modelar o processo de recuperação de informação. A similaridade é calculada pela probabilidade de tal documento (D) ser relevante a tal consulta (Q), caso os termos (t) da consulta apareçam no documento
  • 68. Modelo Probabilístico Presume-se que a distribuição dos termos, nos documentos da coleção, é uma informação que é capaz de determinar a relevância ou não de um documento em responder a uma dada consulta. Quando vetores de documentos e consultas (termos envolvidos em ambas) são suficientemente similares, a probabilidade de relevância correspondente é alta o suficiente, para ser considerada a recuperação do documento em resposta à consulta
  • 69. Modelo Probabilístico Cada documento é representado por um vetor de termos, porém este difere do modelo de espaço vetorial apresentado na seção anterior pois não há um peso atrelado a cada termo mas sim um valor binário.
  • 70. Modelo Probabilístico probabilidade de um documento que possui o termo de indexação ser relevante probabilidade de um documento que não possui o termo de indexação não ser relevante probabilidade de um documento que possui o termo de indexação não ser relevante probabilidade de um documento que não possui o termo de indexação ser relevante
  • 71. Modelo Probabilístico Um documento dj é relevante a uma consulta q quando: Assim, dada uma consulta q, o modelo probabilístico atribui a cada documento d (como medida de similaridade) um peso Wd/q
  • 72. Modelo Probabilístico Aplicando a regra de Bayes: probabilidade de se selecionar aleatoriamente um documento dj do conjunto de documentos relevantes probabilidade de se selecionar um documento dj do conjunto de documentos não-relevantes probabilidade que um documento selecionado aleatoriamente de uma coleção inteira seja relevante probabilidade que um documento selecionado aleatoriamente de uma coleção inteira não seja relevante
  • 73. Modelo Probabilístico Considerando que P(Rel) e P(Rel) é inicialmente a mesma para todo documento da coleção tem-se:
  • 74. Modelo Probabilístico Sabendo-se que após transformações algébricas pode-se escrever expressão utilizada para classificação computacional pelo modelo probabilístico
  • 75. Modelo Probabilístico 1 – P(ti|Rel) é constante para todo termo de indexação ki e igual a 0,5 (50% de possibilidade de ser ou não relevante); P(ti|Rel) = 0,5 2 – a distribuição dos termos de indexação entre os documentos nãorelevantes pode ser aproximada da distribuição dos termos de indexação entre todos os documentos da coleção; P(ti|Rel) = ni / N ni é o número de documentos que contém o termo de indexação N é o número total de documentos da coleção
  • 76. Modelo Probabilístico vantagens Necessidade da suposição da separação inicial dos documentos nos conjuntos relevantes ou não-relevantes Não leva em conta a frequência com que um termo de indexação ocorre no documento (somente considera pesos binários) Adoção da suposição da independência dos termos
  • 77. Modelo Probabilístico vantagens O ranking dos documentos é realizado em ordem decrescente da probabilidade de relevância.
  • 78. Modelo baseado em agrupamento Para a extração e armazenamento dos dados são utilizados conceitos de recuperação de informação e rede neural. Para a busca é explorada a organização dos metadados de itens no banco de dados para promover mecanismos eficazes para a sua localização e reuso.
  • 79. Modelo baseado em agrupamento Nessa abordagem itens são representados por termos, que são extraídos automaticamente, normalizados e armazenados em repositórios. Essas informações são utilizadas no agrupamento dos itens. Após a normalização dos termos são obtidas as frequências de ocorrência no item e calculados os pesos
  • 80. Modelo baseado em agrupamento fi é a frequência do termo i n é a quantidade total de itens ni é a quantidade de itens que possuem o termo i.
  • 81. Modelo baseado em agrupamento O agrupamento é realizado através da identificação de conjuntos de itens similares. Para a recuperação de informação são utilizadas duas formas alternativas, uma que utiliza o modelo espaço vetorial e outra usando o modelo booleano, que, aplicados aos agrupamentos, trazem ao usuário o conjunto resposta.
  • 82. Baseados em conteúdo Vantagens Não possui o problema do primeiro avaliador Possui capacidade de recomendar todos os itens Aplica esquema de atribuição de pesos aos termos Utiliza estratégia de casamento parcial Documentos são ordenados de acordo com o grau de similaridade
  • 83. Baseados em conteúdo Desvantagens Não considera aspectos como qualidade do texto e renome do autor Super especialização Conteúdo dos dados pouco estruturados Não considera a correlação entre os termos de indexação
  • 84. Híbrido Faz uso de umas ou mais técnicas de recomendação Pode ser feita: ● ● ● implementando ambos métodos separadamente e combinando os resultados incorporando algumas características da abordagem baseada em conteúdos na a abordagem colaborativa construindo um modelo unificado que incorpora as características de ambos
  • 85. Híbrido
  • 86. Dúvidas?
  • 87. Fontes BONFIM, Marcello Erick. RECUPERAÇÃO DE DOCUMENTOS TEXTO USANDO MODELOS PROBABILISTICOS ESTENDIDOS. Iniciação Científica Cesumar, v. 11, n. 2, 2009. LOPES, Rafael Barbolo. sistemas de recomendação <http://www.slideshare.net/barbolo/sistemas-de-recomendacao> Gois, Adriana; Berg, Anderson; Teixeira, Joyce V. . Sistemas de recomendação < http://www.slideshare.net/berg_pe/sistemas-de-recomendao-9889295> Cazella, . Sílvio César . SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO. < http://www.nuted.ufrgs.br/compoa_2012_1/SRFColaborativa.pdf> MORAIS, Edison Andrade Martins; AMBRÓSIO, Ana Paula L. Mineração de Textos. Relatório Técnico–Instituto de Informática (UFG), 2007. GERALDO, André Pinto. Aplicando algoritmos de mineração de regras de associação para recuperação de informações multilíngues. 2009. BAEZA-YATES e RIBEIRO-NETO apud LOPES, Giseli Rabello - Sistema de Recomendação para Bibliotecas Digitais sob a Perspectiva da Web Semântica. Porto Alegre: Programa de Pós-Graduação em Computação, 2007. BASU, Chumki et al. Recommendation as classification: Using social and content-based information in recommendation. In: AAAI/IAAI. 1998. p. 714-720. BRADLEY, Keith; SMYTH, Barry. Improving recommendation diversity. In:Proceedings of the Twelfth National Conference in Artificial Intelligence and Cognitive Science (AICS- 01). 2001. GOLDBERG et.al. apud HERLOCKER, Jonathan Lee. Understanding and improving automated collaborative filtering systems. 2000. Tese de Doutorado. University of Minnesota.
  • 88. Fontes FERREIRA, Vinicius Hartmann. Sistema de Recomendação de Objetos de Aprendizagem. TCC (graduação em Ciência da Computação) - Universidade do Vale do Itajaí, Itajaí, 2009. Disponível em : <http://Siaibib01.univali.br/pdf/Vinicius Hartmann Ferreira.pdf>. LOPES, Giseli Rabello - Sistema de Recomendação para Bibliotecas Digitais sob a Perspectiva da Web Semântica. Porto Alegre: Programa de Pós-Graduação em Computação, 2007. HERLOCKER, Jonathan Lee. Understanding and improving automated collaborative filtering systems. 2000. Tese de Doutorado. University of Minnesota. KIM, Byeong Man et al. A new approach for combining content-based and collaborative filters. Journal of Intelligent Information Systems, v. 27, n. 1, p. 79-91, 2006. LICHTNOW, Daniel et al. O uso de técnicas de recomendação para apoio à aprendizagem colaborativa. Revista Brasileira de Informática na Educação. vol. 14, n.3, set. 2006. PAZZANI, Michael J.; BILLSUS, Daniel. Content-based recommendation systems. In: The adaptive web. Springer Berlin Heidelberg, 2007. p. 325-341. SALTON, Gerard; BUCKLEY, Christopher. Term Weighting Approaches in Automatic Text Retrieval. Information Processing & Management 24 (5), 513-523, 1988. VIEIRA, Felipe José Rocha; NUNES, Maria Augusta Silveira Netto. DICA: Sistema de Recomendação de Objetos de Aprendizagem Baseado em Conteúdo. Scientia Plena, v. 8, n. 5, 2012. ZAINA, L., BRESSAN, G., CARDIERI, M., RODRIGUES JÚNIOR, J.. e-LORS: Uma Abordagem para Recomendação de Objetos de Aprendizagem. Revista Brasileira de Informática na Educação, 20, abr. 2012. Disponível em: <http://www.brie.org/pub/index.php/rbie/article/view/1289>. Acesso em: 15 Mai. 2013.