Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

Ένα μπαεσιανό σύστημα εξατομικευμένων προτάσεων

Babas Konstantinos

Πλήρης Εγγραφή


URI: http://purl.tuc.gr/dl/dias/216F85B4-8646-46B7-A517-CC731CAF87A7
Έτος 2014
Τύπος Μεταπτυχιακή Διατριβή
Άδεια Χρήσης
Λεπτομέρειες
Εμφανίζεται στις Συλλογές

Περίληψη

Στη συγκεκριμένη έρευνα προτείνουμε ένα καινοτόμο Μπαεσιανό Σύστημα Προτάσεων. Το σύστημά μας παρέχει εντελώς εξατομικευμένες προτάσεις βασιζόμενο στις παλαιότερες “καταναλώσεις” αντικειμένων του χρήστη, δομώντας ένα αντιπροσωπευτικό μοντέλο χρήστη το οποίο αντικατοπτρίζει τις πεποιθήσεις του πράκτορα. Έχοντας ένα σύνολο αντικειμένων, ο πράκτοράς μας πρέπει να επιλέξει εκείνο που ταιριάζει περισσότερο στις πεποιθήσεις του σχετικά με ένα συγκεκριμένο χρήστη, προκειμένου να του το προτείνει και να λάβει την αντίστοιχη ανταμοιβή. Στην προσέγγισή μας, μοντελοποιούμε τις προτιμήσεις του χρήστη και τα αντικείμενα προς πρόταση ως πολυδιάστατες Gaussian κατανομές, και χρησιμοποιούμε Normal-Inverse Wishart priors για να μοντελοποιήσουμε τις πεποιθήσεις του πράκτορα σχετικά με τον τύπο του χρήστη. Ερμηνεύουμε τις βαθμολογίες του χρήστη με καινοτόμο τρόπο χρησιμοποιώντας τις για να καθοδηγήσουμε το Bayesian updating, που μας βοηθά να ανιχνεύσουμε την τρέχουσα διάθεση του χρήστη και να διατηρήσουμε το γενικό τύπο του. Επίσης, δημιουργήσαμε διάφορες παραλλαγές της προσέγγισής μας και τις εφαρμόσαμε στον τομέα της πρότασης ταινιών, αξιολογώντας τις σε δεδομένα που προέρχονται από το MovieLens. Με τη συγκεκριμένη εργασία, καταφέραμε να διαχειριστούμε τις προκλήσεις που προκύπτουν σε αυτόν τον τομέα. Έτσι, καταφέραμε να αναπτύξουμε ένα γενικό, ανεξαρτήτου τομέα, σύστημα, το οποίο αντιμετωπίζει εύκολα την πρόκληση της επεκτασιμότητας και είναι ικανό να αιχμαλωτίσει τις προτιμήσεις του χρήστη (μακροπρόθεσμες και βραχυπρόθεσμες). ακόμη, διαχειριστήκαμε επιτυχώς το δίλημμα εξερεύνηση έναντι εκμετάλλευσης. εφαρμόζοντας διάφορους αλγορίθμους εξερεύνησης (πχ., εξερεύνηση VPI). Αναφερόμενοι στη συνεισφορά αυτής της έρευνας, η συγκεκριμένη είναι μια αποκλειστικά εξατομικευμένη προσέγγιση, η οποία αξιοποιεί Μπαεσιανή Ενισχυτική Μάθηση προκειμένου να προτείνει ένα αντικείμενο ή ένα top-N σύνολο αντικειμένων, χωρίς την ανάγκη πρόβλεψης βαθμολογιών. Δεν χρησιμοποιούμε μία Collaborative Filtering ή Content-based ή Preference Elicitation τεχνική, όμως είμαστε ικανοί να παρέχουμε επιτυχημένες προτάσεις. Επιπλέον, αντιμετωπίσαμε το περίφημο πρόβλημα “cold-start” μέσω της χρήστης Μπαεσιανής εξερεύνησης και VPI. Τέλος, ο αλγόριθμός μας φαίνεται πως είναι ανταγωνίσιμος απέναντι σε μια νέα, εξελιγμένη μέθοδο, η οποία παρ’ όλα αυτά χρειάζεται ένα ελάχιστο σύνολο βαθμολογιών από διαφόρους χρήστες προκειμένου να παρέχει προτάσεις --- σε αντίθεση με τη δική μας εξατομικευμένη προσέγγιση.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες

Στατιστικά