In this work, my colleagues and I have applied a technique of machine learning, classification, to marketing: when a business has to give coupons and to whom, according to the features of the activity and the attitudes of the customers.

1. MACHINE ING
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
2016/2017
Prof. V. Deufemia
Prof. G. Polese
Enrica Loria
Alessia Antelmi
Martina Garofalo
Maria Angela Pellegrino
YELP

2. YELP
Cos’ è?
 Un social network
 Una guida online dove le persone si scambiano consigli e pareri circa luoghi visitati o attività svolte.
La parola chiave inYelp è REVIEW.
✓ Yelp è interessato ad intrattenere rapporti con la comunità scientifica.
Mette a disposizione dati su cui si possono applicare algoritmi di data mining, pianificazione
economiche o urbanistiche, machine learning.

3. DATASET
Il dataset si presenta come file json distinti. Ognuno rappresenta una certa categoria
 Utenti [1milione]
 Business [144 mila] dislocati in 11 città
 Recensioni [+4 milioni]
Ed altre informazioni…
 Tips ed immagini
Non pertinenti al nostro studio.

4. UTENTI
{
" user_id" : "id crittografato dell’utente",
" name" : "nome utente",
" review_count" : numero di recensioni,
" yelping_since" : data nel formato AAAA -MM -DD,
" friends" : ["un array di id crittografati degli utenti amici all’utente corrente"],
" useful" : "numero di voti useful rilasciati dall’utente",
" funny" : "numero di voti funny rilasciati dall’utente",
" cool" : "numero di voti cool rilasciati dall’utente",
" fans" : "numero di fan dell'utente corrente",
" elite" : [" array di anni che l'utente corrente stato considerato elite"],
" average_stars" : votazione media rilasciata in floating point, ad esempio 4.31,
" compliment_... " : numero di complimenti … ricevuti dall’utente
}

5. BUSINESS
{
" business_id " : "id crittografato del business ",
" name " : " nome del business ",
" neighborhood " : " vicinato ",
" city " : " città ",
" state " : " stato ", //altre info relative alla localizzazione geografica
" stars " : voto sotto forma di stelline arrotondate a half -stars ,
" review_count " : numero di review ,
" is_open " : 0/1 ( chiuso / aperto ),
" attributes " : ["array di stringhe : ogni elemento e un attributo"],
" categories " : ["array di stringhe di categorie a cui il business corrente e associato"],
" hours " : ["array di stringhe che riportano gli orari di apertura"],
" type " : " business "
}

6. REVIEW
{
" review_id ": "id crittografato della review",
" user_id ": "id crittografato dell 'utente ",
" business_id ": "id crittografato del business ",
" stars ": voto sotto forma di stelline , arrotondate a half -stars ,
" date ": "data nel formato AAAA -MM -DD",
" text ": "testo della review",
" useful ": numero di voti che hanno ritenuto la review utile ,
" funny ": numero di voti che hanno ritenuto la review divertente ,
" cool ": numero di voti che hanno ritenuto la review cool ,
" type ": "review"
}

7. IL PROBLEMA
QUANDO e A CHI dare un coupon promozionale.
Fornire uno strumento per valutare
quando sia più propizio dare un coupon e
se esistono degli utenti interessati a sconti che farebbero fruttare l'investimento.

8. LE SFIDE AFFRONTATE
Dataset di Yelp
non è etichettato
File di gradi
dimensioni
Necessità
di individuare
un criterio di
etichettamento

9. 1. Filtrare e scomporre i business
 Il filtro applicato ai business è relativo alla categoria (restaurant, pub, cafè, etc.)
 Scomposizione in città
2. Scomporre le review in file di dimensioni minori
 In funzione della città di appartenenza (inferita dal business associato)
3. Etichettare gli utenti
 Criterio:
COUPON  utenti che hanno scritto una review contenente le keyword coupon, voucher o koupon.
NON COUPON  gli altri
PREPROCESSING ~ UTENTI

10. PREPROCESSING ~ UTENTI

11. PREPROCESSING ~ UTENTI
Filtro: selezione delle review che
contengono le keyword coupon,
koupon e voucher.

12. PREPROCESSING ~ UTENTI

13. 1PREPROCESSING ~ BUSINESS
Dataset
business
etichettato
id_business {info business} january … december
Ex. jkqhwej-fwi {…} no … yes
× 12 valori di output
× classificazione multilabel  non supportato da weka (necessità di meka)
id_business {info business} january
id_business {info business} …
id_business {info business} december
Ex. jkqhwej-fwi {…} january no
jkqhwej-fwi {…} …
jkqhwej-fwi {…} december yes
✓ 1 valori di output
✓ classificazione multivalue  supportato da weka

14. 1PREPROCESSING ~ BUSINESS [PRIMO APPROCCIO]
Non
Coupon
Coupon
Etichettare i business.
Il dataset etichettato è costituito dalle
informazioni del business associate al
mese e alla classificazione.
✓ Dataset cresce di dimensione
✓ Unico valore di output da
produrre
Classi

15. PREPROCESSING ~ BUSINESS [PRIMO APPROCCIO]

16. PREPROCESSING ~ BUSINESS [PRIMO APPROCCIO]
Pizza
Restaurant CafèPub
Bar
Gelato
Wine
Chocolatiers
DessertTea
BakeryCreperies
IceCream
Sushi
Tapas
Pita
Tacos
Gluten-Free
Vegeterian
Fruit &Veggies
Beer

17. PREPROCESSING ~ BUSINESS [PRIMO APPROCCIO]

18. PREPROCESSING ~ BUSINESS [SECONDO APPROCCIO]
Forse
Coupon
Non
Coupon
Coupon
Si passa da una classificazione
due valori ad una classificazione
a tre.
✓ Raffinamento della
classificazione
✓ Possibilità di estendere le
informazioni del business

19. PREPROCESSING ~ BUSINESS [SECONDO APPROCCIO]

20. Elaborazione:
PREPROCESSING ~ BUSINESS [SECONDO APPROCCIO]
foreach(Business business)
foreach(mese)
avg = calcolo star media
count review

21. PREPROCESSING ~ BUSINESS [SECONDO APPROCCIO]
Business COUPON:
business nei mesi con review
che contengono keyword
coupon, koupon o voucher
Business POSSIBILI coupon:
business nei mesi con review
con 1 o 5 stelle
Business NON coupon :
altri

22.  id_business {info business} january
id_business {info business} …
id_business {info business} december
PREPROCESSING ~ BUSINESS [ULTERIORI TEST]

23.  id_business {info business} january #review_per_month star_avg_per_month
id_business {info business} …
id_business {info business} december #review_per_month star_avg_per_month
 YES  business con review che contengono le keyword
MAYBE  business nei mesi di picchi di minimo e massimo, in termini di affluenza
NO  i rimanenti
 YES  business nei mesi di picchi di minimo e massimo, in termini di affluenza
NO  i rimanenti
PREPROCESSING ~ BUSINESS [ULTERIORI TEST]

24. Per tutte le operazioni di preprocessing è stato impiegato il framework computazionale Fork/Join.
 Task Reader
Gestione della lettura dalle delle review e il popolamento di due buffer in modo alternato.
 Task Filter
Filtro delle review legate ad un singola città.
IMPLEMENTAZIONE
A B

25. IMPLEMENTAZIONE
…
Filter
Filt
er
Filt
er
Filt
er
Reader
Filt
er

26. DMACHINEYELPING ~ IL TOOL
Processo computazionale
1. Training
Apprendimento basato sul dataset generato
dalla fase di preprocessing.
2. Predizione
Classificazione di una nuova istanza fornita
dall’utente.

27. DMACHINEYELPING ~ A CHI?

28. DMACHINEYELPING ~ A CHI?

29. DMACHINEYELPING ~ QUANDO? [RAGAZZI]

30. DMACHINEYELPING ~ QUANDO? [RAGAZZI]

31. DMACHINEYELPING ~ QUANDO? [FAMIGLIE]

32. DMACHINEYELPING ~ QUANDO? [FAMIGLIE]

33. DWEKA
 Waikato Environment for Knowledge Analysis, è un software per l'apprendimento automatico
sviluppato nell'università di Waikato in Nuova Zelanda.
 Usa un formato particolare : ARFF
 Descrive una lista di istanze che condividono un insieme di attributi.
 Header
lista degli attributi con il relativo tipo
 Dati
lista di istanze separate da a capo
@ relation <name>
@attribute x numeric
…
@data

34. DCLASSIFICATORI
“A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasksT and performance
measure P, if its performance at tasks inT, as measured by P, improves with experience E. ”
Tom Mitchell. Machine Learning 1997

35. DSVM
 Classe di macchine di apprendimento recentemente introdotte in letteratura.
 Nella sua forma più semplice SVM è un iperpiano che separa un insieme di esempi positivi da un
insieme di esempi negativi con il massimo margine.
 È un tipo di classificatore lineare.
Funzionano bene per problemi pratici, come la classificazione dei documenti e, più in generale, per i
problemi con molte variabili.
Migliore iperpiano? Quello che comporta la più grande separazione o margine tra le classi.

36. DSVM IN WEKA
 Implementato tramite SMO (Sequential minimal optimization) di John Platt.
 Problema di SVM: algoritmi lenti, specialmente per problemi molto grandi.
 La risposta di Platt è stata SMO, che è
concettualmente semplice
facile da implementare
più veloce
scala meglio su problemi difficili.

37. DALBERI DI DECISIONE
Nodo interno Variabile
Arco  Possibile valore per una proprietà
Foglia  Il valore predetto per la variabile obiettivo a partire dai valori delle altre proprietà (classi)
✓ Robusti rispetto all'introduzione di feature irrilevanti
✓ Non variano a seguito di scaling
× Eccessiva crescita in profondità (overfitting)

38. DRANDOM FOREST
 Metodo di ensemble learning
opera costruendo una foresta di alberi di decisione in fase di training e restituendo in output la classe che è moda
statistica delle classi dei singoli alberi.
Random forest mitiga il problema dell’eccessiva profondità.
Effettua training su parti diverse dello stesso dataset considerando ad ogni split nel processo di learning
un sottoinsieme random delle feature.
Costruisce piccoli insiemi di alberi poco correlati sulla base delle caratteristiche prese in considerazione.

39. DPARAMETRIVALUTATI
 Percentuale di istanze correttamente classificate
Confronta il valore della classe specificato nel test set quello fornito in output dalla predizione.
 Confusion matrix
Permette la visualizzazione delle performance di un algoritmo.
Predicted A Predicted B
118 12 Actual A
47 15 Actual B
#istanze = 192
#istanze classificate correttamente = 69%

40. DRISULTATI ~ A CHI?
Feature considerate: Review count, Friends, Useful, Fans, Èlite.
Classificatore: SMO
Training set: sia casi negativi che positivi [50K istanze].
Test set:
Yes No
50 21 Yes
0 111 No
Yes No
0 0 Yes
0 111 No
Solo casi negativiSia casi negativi che positivi
#istanze = 184
#istanze classificate correttamente = 89%
#istanze = 111
#istanze classificate correttamente = 100%

41. DRISULTATI ~ QUANDO? [PRIMO APPROCCIO]
Approccio a target: Ragazzi e Famiglie.
Feature [Ragazzi]  HasTv, GoodForGroups e Music.
Feature [Famiglie]  GoodForKids, BusinessParking e TableService.
Classificatori: SMO e Random Forest, con split del 80%
Training set: sia casi negativi che positivi [13K istanze].

42. DRISULTATI ~ QUANDO? [PRIMO APPROCCIO]
Yes No
958 290 Yes
657 541 No
Yes No
1000 248 Yes
684 514 No
SMORandom Forest
#istanze = 2466
#istanze classificate correttamente = 61%
#istanze = 2466
#istanze classificate correttamente = 62%
TARGET RAGAZZI

43. DRISULTATI ~ QUANDO? [PRIMO APPROCCIO]
Yes No
959 289 Yes
651 647 No
Yes No
1073 175 Yes
658 540 No
SMORandom Forest
#istanze = 2466
#istanze classificate correttamente = 66%
#istanze = 2466
#istanze classificate correttamente = 66%
TARGET FAMIGLIE

44. DRISULTATI ~ QUANDO? [PRIMO APPROCCIO]
Yes No
885 363 Yes
338 860 No
Yes No
915 333 Yes
411 787 No
SMORandom Forest
#istanze = 2466
#istanze classificate correttamente = 71%
#istanze = 2466
#istanze classificate correttamente = 70%
FEATURES SELECTION
Feature  BusinessParking,Ambience, GoodForMeal,WheelchairAccesible e #Review.

45. DRISULTATI ~ QUANDO? [SECONDO APPROCCIO]
Le classi diventano da {yes, no} a {yes, no, maybe}
Feature  Feature Selection
Classificatori  Random Forest e SMO, con split del 80%
Training set: sia casi negativi che positivi.
Yes No Maybe
832 129 278 Yes
99 521 98 No
269 168 233 Maybe
Yes No Maybe
977 262 0 Yes
112 606 0 No
384 286 0 Maybe
SMORandom Forest
#istanze = 2627
#istanze classificate correttamente = 60%
#istanze = 2627
#istanze classificate correttamente = 60%

46.  Idea!
Introdurre la logica fuzzy per valutare
grado con cui dare un coupon a un utente
grado con cui è consigliato distribuire un coupon in un certo mese.
 Dataset business – Alternativa
Testare la classificazione con approccio multi-label.
 NLP
Condurre analisi di altra natura (ex. Sentiment Analysis)
SVILUPPI FUTURI

47. Assegnare coupon significa valutare diverse scelte di marketing e considerare le caratteristiche di un
locale.
Lo studio condotto ha portato a risultati
ottimi per la selezione di consumatori interessati ai coupon
positivi per la scelta del momento propizio in cui rilasciarli.
Limitazioni
dataset non etichettato
assenza di attributi discriminanti relativi ai business
CONCLUSIONI