Le réseau social d’entreprise_Infoclip_Microsoft_Dynamics_CRM_2013INFOCLIP
Découvrez comment optimiser l'utilisation d'un réseau social d'entreprise pour améliorer la collaboration interne et développer votre activité avec Infoclip et Microsoft Dynamics CRM 2013
A Bayesian Model for Recommendation in Social Rating Networks with Trust Rela...Giuseppe Manco
A Bayesian generative model is presented for recommending interesting items and trustworthy users to the targeted users in social rating networks with asymmetric and directed trust relationships. The proposed model is the first unified approach to the combination of the two recommendation tasks. Within the devised model, each user is asso- ciated with two latent-factor vectors, i.e., her susceptibility and expertise. Items are also associated with corresponding latent-factor vector repre- sentations. The probabilistic factorization of the rating data and trust relationships is exploited to infer user susceptibility and expertise. Sta- tistical social-network modeling is instead used to constrain the trust relationships from a user to another to be governed by their respec- tive susceptibility and expertise. The inherently ambiguous meaning of unobserved trust relationships between users is suitably disambiguated. An intensive comparative experimentation on real-world social rating networks with trust relationships demonstrates the superior predictive performance of the presented model in terms of RMSE and AUC.
Le réseau social d’entreprise_Infoclip_Microsoft_Dynamics_CRM_2013INFOCLIP
Découvrez comment optimiser l'utilisation d'un réseau social d'entreprise pour améliorer la collaboration interne et développer votre activité avec Infoclip et Microsoft Dynamics CRM 2013
A Bayesian Model for Recommendation in Social Rating Networks with Trust Rela...Giuseppe Manco
A Bayesian generative model is presented for recommending interesting items and trustworthy users to the targeted users in social rating networks with asymmetric and directed trust relationships. The proposed model is the first unified approach to the combination of the two recommendation tasks. Within the devised model, each user is asso- ciated with two latent-factor vectors, i.e., her susceptibility and expertise. Items are also associated with corresponding latent-factor vector repre- sentations. The probabilistic factorization of the rating data and trust relationships is exploited to infer user susceptibility and expertise. Sta- tistical social-network modeling is instead used to constrain the trust relationships from a user to another to be governed by their respec- tive susceptibility and expertise. The inherently ambiguous meaning of unobserved trust relationships between users is suitably disambiguated. An intensive comparative experimentation on real-world social rating networks with trust relationships demonstrates the superior predictive performance of the presented model in terms of RMSE and AUC.
Secret professionnel, droit des usagers, protection de l'enfance
Session 58 Karl Kottenhoff
1. När resenärerna
själva!
får välja
Tekn. Dr. Karl Kottenhoff, KTH
Tekn. Dr. Camilla Byström, WSP
Civ Ing. Lotta Schmidt, WSP
Med stöd från Banverket"
Hur kom du hit idag?
Bil !
Tåg !
Annat färdsätt !
Resvanor
2. Hur ofta gick tåget?
Minst varje timme !
Varannan timme !
Mer sällan !
Vet ej !
Perception
Vad tycker du om turtätheten?
Bra !
Varken eller !
Dåligt !
Vet ej !
Attityd
3. Vad väljer du?
BIL TÅG
Bilresan Tågresan
Pris 400 kr
Restiden är 2,5 tim Restiden är 2 tim
! !
Val
Hur nöjd är du med tågresan hit?
Nöjd !
Varken nöjd eller missnöjd !
Missnöjd !
Kundnöjdhet
5. Vad är viktigast?
1 minuts kortare restid 100 kr lägre pris
Vad är viktigast?
1 timmes kortare restid 1 kr lägre pris
6. Väga nyttan av kortare restid och lägre pris
10 kr 10 min
Trängsel kan värderas och påverka valet
7. Betalningsvilja för mindre trängsel (i T-banan)
Risk för
minskat
resande!
Resemotstånd Trängsel
Vänta
10 min
Körtid
10 min Åktid
15 min
Pris
20 kr Pris
15 kr
BIL BUSS
8. …om man förbättrar kollektivtrafiken
Vänta
5 min
Körtid
10 min Åktid
12 min
Pris
20 kr Pris
15 kr
BIL BUSS
Slutsats 1
Det räcker inte att bara lita på en metod
9. Slutsats 2
Låter man resenärerna själva välja så får
man fram vad de innerst inne föredrar
- och det påverkar deras val
Dessutom hänger allt ihop
Attityder Perception
Resenärens!
VAL"
Värderingar
Kundnöjdhet
10. I rapporten har vi sammanställt faktorer:
"# Prisets betydelse
"# Tiden det tar: gång-, vänte-, restid mm
"# Stationsmiljö och service
"# Färdmedel och komfort
"# Trafikantinformation
"# Kvalitetsbrister; trängsel, förseningar mm
"# Trygghet
Om du vill ha rapporten i pdf-format gå in på: www.fokoll.se
Mejl: karl.kottenhoff@abe.kth.se eller camilla.bystrom@wspgroup.se