Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Ανάπτυξη ενός αποτελεσματικού συστήματος εξατομικευμένων συστάσεων με χρήση Markov Chain Monte Carlo

Papilaris Michail-Aggelos

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Τα εξατομικευμένα συστήματα συστάσεων, αποσκοπούν να βοηθήσουν τους χρήστες να ανακτήσουν πληροφορίες από μεγάλες συλλογές, εντοπίζοντας και προτείνοντας προϊόντα ή υπηρεσίες δυνητικού ενδιαφέροντος. Συχνά η διαδικασία εξαγωγής προτιμήσεων των χρηστών είναι περίπλοκη και βασίζεται σε στοιχεία για την συμπεριφορά άλλων χρηστών. Για να ξεπεραστούν αυτοί οι περιορισμοί, προτείνουμε μια Μπαεσιανή προσέγγιση για την εξαγωγή εξατομικευμένων προτάσεων, καταγράφοντας παθητικά τις προτιμήσεις των χρηστών, χρησιμοποιώντας μια συνάρτηση χρησιμότητας (utility function) την οποία το σύστημα μαθαίνει. Πιο συγκεκριμένα, αντί να ζητάμε από το χρήστη να καθορίσει την συνάρτηση χρησιμότητας, το οποίο είναι μη ρεαλιστικό, μαθαίνουμε τη συνάρτηση χρησιμότητας παρατηρώντας έμμεσα τον χρήστη και τις επιλογές του (clicks), και συντηρώντας σχετικές (πιθανοτικές) πεποιθήσεις. Η συνάρτηση χρησιμότητας αποτελείται από έναν γραμμικό συνδυασμό (σταθμισμένων) χαρακτηριστικών και οι πεποιθήσεις ενημερώνονται χρησιμοποιώντας έναν αλγόριθμο Markov Chain Monte Carlo. Επιπρόσθετα, σε περιπτώσεις όπου δεν έχουμε συλλέξει αρκετά δεδομένα σχετικά με τον χρήστη, σχηματίσαμε ομάδες (clusters) που δημιουργήσαμε από τα δεδομένα που έχουμε συλλέξει από άλλους χρήστες. Τέλος, προκειμένου να αξιολογήσουμε την απόδοση του συστήματός μας, το εφαρμόσαμε στον τομέα των συστάσεων για ηλεκτρονικές κρατήσεις ξενοδοχείων χρησιμοποιώντας πραγματικά σύνολα δεδομένων (datasets).

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες