Geração de recomendações e explicações em sistemas de...

Geração de recomendações e explicações em sistemas de recomendação utilizando contexto

Vítor Rodrigues TononOrientadora: Profa. Dra. Solange Oliveira Rezende

Introdução

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Contextualização e Motivação

Os sistemas de recomendação buscam prever e recomendar itens a seus usuários (AGGARWAL,2016):▰ maior facilidade em encontrar itens▰ aumento do volume de vendas e do lucro

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Existem vários fatores que podem influenciar a preferência do usuário, como o contexto no qual ele está inserido.▰ Estação do ano▰ Companhia▰ Tipo de viagem▰ ...

O uso do contexto pode gerar recomendações mais precisas (ADOMAVICIUS; TUZHILIN, 2011).

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As recomendações geradas têm grande impacto na satisfação do usuário e no volume de vendas (AGGARWAL,2016):

▰ A avaliação é crucial na tarefa de recomendação▰ A maioria dos trabalhos avalia apenas a acurácia

das recomendações

▻ Não consideram se as recomendações são explicáveis: algoritmos caixas-pretas

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Diante disso, é importante fornecer explicações que detalhem o processo de recomendação (TINTAREV; MASTHOFF, 2007)

▰ Quando o usuário entende o porquê das recomendações, ele se torna mais receptível a elas

▰ Aumento da satisfação do usuário

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Podem ser gerados diferentes tipos de explicação (HERLOCKER; KONSTAN; RIEDL, 2000):▰ “Porque você viu o filme X, pode se interessar

também pelos filmes a seguir”▰ “Usuários similares a você gostaram dos seguintes

itens”

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Utilizar o contexto para gerar as explicações é uma alternativa (SATO et al., 2018)

▰ “O filme Harry Potter é adequado para ser visto com a família”

▰ “Esse restaurante é ótimo para almoços de negócio”

Ainda não foram identificados trabalhos que geraram explicações de qualidade satisfatória utilizando o contexto. 8

Objetivo principal

Diante disso, o objetivo principal deste trabalho é agregar as informações de usuários, itens e contextos em uma única representação, gerando recomendações e explicações.

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Fundamentos

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Sistemas de Recomendação

No processo de recomendação, estão envolvidas diferentes entidades (usuários, itens e contextos) que se relacionam:▰ Entender essas relações e a sua influência sobre

o processo de recomendação pode trazer semântica ao processo

▰ Escolha adequada do modelo de representação▻ Melhores recomendações e explicações

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Sistemas de Recomendação

A representação utilizada para modelar os sistemas de recomendação tem grande impacto no resultado final e pode ser de dois tipos (SHI et al., 2017):▰ Modelo Espaço-Vetorial▰ Redes

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Modelos de Representação

No modelo espaço-vetorial, as avaliações dos usuários são armazenadas em uma matriz:

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Figura 2 - Representação do problema de recomendação no modelo espaço vetorial. Fonte: elaborada pelo autor.


Nas representações em rede, podem ser criados nós de diferentes tipos, representando as entidades envolvidas no processo:

14Figura 3 - Representação do problema de recomendação como uma rede heterogênea. Fonte: elaborada pelo autor.

Usuários

Itens


As representações em rede são promissoras para os sistemas de recomendação por permitirem explorar (SHI et al., 2017):▰ Relacionamentos entre as entidades▰ Padrões nas interações da rede

Essas informações podem ser usadas como fonte das recomendações e explicações.

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Proposta

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Visão geral da proposta

17Figura 5 - Visão geral da proposta deste mestrado. Fonte: elaborada pelo autor.

Método de Pesquisa


1ª etapa

Coleta de bases de dados reais

1ª etapa: Coleta de bases de dados reais com informações contextuais

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Tabela 2 - Bases de dados sensíveis ao contexto consideradas adequadas

Método de Pesquisa


2ª etapa

Construção da rede heterogênea

2ª etapa: Construção da rede heterogênea de usuários, itens e contextos

21Figura 6 - Rede heterogênea a ser proposta. Fonte: elaborada pelo autor.




Nós-usuário




Nós-contexto




Nós-item




Definição das arestas entre os nós:➢ Usuário viu item em um

contexto➢ Usuários similares➢ Itens similares➢ ...

Método de Pesquisa


3ª etapa

Implementação da regularização em redes

3ª etapa: Implementação de método de recomendação baseado em regularização da rede:▰ Inspirado no TriRank (He et al. 2015)

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Regularização para cada usuário▰ Rotula os itens com a nota que o

usuário deu (classes 1 a 5).▰ Propaga os rótulos para o restante da

rede▰ Recomenda os top-N itens com maior

rótulo.

Método de Pesquisa


4ª etapa

4ª etapa: Avaliação experimental▰ As recomendações e explicações geradas

devem ser avaliadas▰ Uso de métricas offline, como precisão, erro

quadrático médio, MAP, etc.

Avaliação Experimental

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Acertos no começo da lista têm maior valor que acertos no final

Os principais resultados esperados são:1. Um processo para construção de redes heterogêneas de

usuários, itens e contextos

2. Um método que gera recomendações e explicações utilizando informações contextuais

3. Avaliações do método implementado

4. Publicação dos principais resultados em artigos científicos

Resultados Esperados

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Obrigado!Vítor Rodrigues Tonon

[email protected]

Referências

32

ABDOLLAHI, B.; NASRAOUI, O. Using explainability for constrained matrix factorization. In: ACM. Proceedings of the Eleventh ACM Conference on Recommender Systems. [S.l.], 2017. p. 79–83.

ADOMAVICIUS, G.; SANKARANARAYANAN, R.; SEN, S.; TUZHILIN, A. Incorporating contextual information in recommender systems using a multidimensional approach. ACM Transactions on Information Systems (TOIS), ACM, v. 23, n. 1, p. 103–145, 2005.

ADOMAVICIUS, G.; TUZHILIN, A. Context-aware recommender systems. In: Recommender systems handbook. [S.l.]: Springer, 2011. p. 217–253.

Referências

33

AGGARWAL, C. C. Recommender Systems: The textbook. 1. ed. [S.l.]: Springer, 2016.

BARAL, R.; ZHU, X.; IYENGAR, S.; LI, T. Reel: R eview aware explanation of location recommendation. In: ACM. Proceedings of the 26th Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization. [S.l.], 2018. p. 23–32.

BOBADILLA, J.; ORTEGA, F.; HERNANDO, A.; GUTIÉRREZ, A. Recommender systems survey. Knowledge-Based Systems, Elsevier, v. 46, p. 109–132, 2013.

Referências

34

CHANG, S.; HARPER, F. M.; TERVEEN, L. G. Crowd-based personalized natural language explanations for recommendations. In: ACM. Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems. [S.l.], 2016. p. 175–182.

CHEN, L.; WANG, F. Explaining recommendations based on feature sentiments in product reviews. In: ACM. Proceedings of the 22nd International Conference on Intelligent User Interfaces. [S.l.], 2017. p. 17–28.

CHEN, W.; HSU, W.; LEE, M. L. Tagcloud-based explanation with feedback for recommender systems. In: ACM. Proceedings of the 36th international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. [S.l.], 2013. p. 945–948.

Referências

35

GUO, Q.; SUN, Z.; ZHANG, J.; CHEN, Q.; THENG, Y.-L. Aspect-aware point-of-interest recommendation with geo-social influence. In: Adjunct Publication of the 25th Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization. [S.l.]: ACM, 2017. (UMAP ’17), p. 17– 22.

HE, X.; CHEN, T.; KAN, M.-Y.; CHEN, X. Trirank: Review-aware explainable recommendation by modeling aspects. In: Proceedings of the 24th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management. [S.l.]: ACM, 2015. (CIKM ’15), p. 1661–1670.

HERLOCKER, J. L.; KONSTAN, J. A.; RIEDL, J. Explaining collaborative filtering recommendations. In: ACM. Proceedings of the 2000 ACM conference on Computer supported cooperative work. [S.l.], 2000. p. 241–250.

Referências

36

JIANG, Z.; LIU, H.; FU, B.; WU, Z.; ZHANG, T. Recommendation in heterogeneous information networks based on generalized random walk model and bayesian personalized ranking. In: ACM. Proceedings of the Eleventh ACM International Conference on Web Search and Data Mining. [S.l.], 2018. p. 288–296.

PANNIELLO, U.; GORGOGLIONE, M. Incorporating context into recommender systems: an empirical comparison of context-based approaches. Electronic Commerce Research, Springer, v. 12, n. 1, p. 1–30, 2012.

PHAM, T.-A.; LI, X.; CONG, G.; ZHANG, Z. A general recommendation model for heterogeneous networks. IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering, IEEE, n. 1, p. 1–1, 2016.

Referências

37

SATO, M.; AHSAN, B.; NAGATANI, K.; SONODA, T.; ZHANG, Q.; OHKUMA, T. Explaining recommendations using contexts. In: 23rd International Conference on Intelligent User Interfaces. [S.l.]: ACM, 2018. p. 659–664.

SHAPIRA, B.; RICCI, F.; KANTOR, P. B.; ROKACH, L. Recommender systems handbook. Springer, 2011.

SHI, C.; LI, Y.; ZHANG, J.; SUN, Y.; PHILIP, S. Y. A survey of heterogeneous information network analysis. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE, v. 29, n. 1, p. 17–37, 2017.

Referências

38

TINTAREV, N.; MASTHOFF, J. A survey of explanations in recommender systems. In: IEEE. Data Engineering Workshop, 2007 IEEE 23rd International Conference on. [S.l.], 2007. p. 801–810.

ZHANG, Y.; LAI, G.; ZHANG, M.; ZHANG, Y.; LIU, Y.; MA, S. Explicit factor models for explainable recommendation based on phrase-level sentiment analysis. In: Proceedings of the 37th International ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval. New York, NY, USA: ACM, 2014. (SIGIR ’14), p. 83–92.

ZHENG, Y.; MOBASHER, B.; BURKE, R. User-oriented context suggestion. In: ACM. Proceedings of the 2016 Conference on User Modeling Adaptation and Personalization. [S.l.], 2016. p. 249–258.

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