Sistemas de Recomendação e Inteligência Coletiva
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Marcel Pinheiro Caraciolo discute sistemas de recomendação, incluindo como eles funcionam para personalizar a experiência de compra do usuário, como filtragem colaborativa, de conteúdo e híbrida, e como as recomendações são avaliadas e apresentadas aos usuários.
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- 1. Sistemas de Recomendação Personalizando sua experiência de compra Marcel Pinheiro Caraciolo marcel@orygens.com / marcel@recday.com / marcel@muricoca.com @marcelcaraciolo
- 2. Quem é Marcel ? Marcel Pinheiro Caraciolo - @marcelcaraciolo Sergipano, porém Recifense. Mestrando em Ciência da Computação no CIN/UFPE na área de mineração de dados Diretor de Pesquisa e Desenvolvimento na Orygens Membro e Moderador da Celúla de Usuários Python de Pernambuco (PUG-PE) Minhas áreas de interesse: Computação móvel e Computação inteligente Meus blogs: http://www.mobideia.com (sobre Mobilidade desde 2006) http://aimotion.blogspot.com (sobre I.A. desde 2009) Jovem Aprendiz ainda nas artes pythonicas.... (desde 2007)
- 3. WEB
- 4. WEB
- 5. 1.0 2.0 Fonte de Informação Fluxo Contínuo de Informação VI Encontro do PUG-PE VI Encontro do PUG-PE
- 6. WEB SITES WEB APPLICATIONS WEB SERVICES 3.0 SEMANTIC WEB USERS VI Encontro do PUG-PE VI Encontro do PUG-PE
- 7. Usar informação coletiva de forma efetiva afim de aprimorar uma aplicação
- 8. Intelligence from Mining Data User User User User User Um usuário influencia outros por resenhas, notas, recomendações e blogs Um usuário é influenciado por outros por resenhas, notas, recomendações e blogs
- 9. aggregation information: lists ratings user-generated content reviews blogs recommendations wikis Collective Intelligence voting Your application bookmarking Search tag cloud tagging saving Natural Language Processing Clustering and Harness external content predictive models
- 10. WEB SITES WEB APPLICATIONS WEB SERVICES 3.0 SEMANTIC WEB USERS antes... VI Encontro do PUG-PE VI Encontro do PUG-PE
- 11. Atualmente
- 12. estamos sobrecarregados de informações
- 14. às vezes procuramos isso...
- 16. google?
- 18. eeeeuuuu... google? midias sociais?
- 20. “A lot of times, people don’t know what they want until you show it to them.” Steve Jobs “We are leaving the Information age, and entering into the Recommendation age.” Chris Anderson, from book Long Tail
- 21. Recomendações Sociais Família/Amigos Amigos/ Família O Que eu deveria ler ? Ref: Flickr-BlueAlgae “Eu acho que você deveria ler Ref: Flickr photostream: jefield estes livros.
- 22. Recomendações por Interação Entrada: Avalie alguns livros O Que eu deveria ler ? Saída: “Livros que você pode gostar são …”
- 23. Sistemas desenhados para sugerir algo para mim do meu interesse!
- 24. Por que Recomendação ?
- 25. Netflix - 2/3 dos filmes alugados vêm de recomendação Google News - 38% das notícias mais clicadas vêm de recomendação Amazon - 38% das vendas vêm de recomendação Fonte: Celma & Lamere, ISMIR 2007
- 26. !"#$%"#&'"%(&$)") Nós+,&-.$/).#&0#/"1.#$%234(".# * estamos sobrecarregados de informação $/)#5(&6 7&.2.#"$4,#)$8 * 93((3&/.#&0#:&'3".;#5&&<.# $/)#:-.34#2%$4<.#&/(3/" Milhares de artigos e posts * =/#>$/&3;#?#@A#+B#4,$//"(.;# novos todos os dias 2,&-.$/).#&0#7%&6%$:.# "$4,#)$8 * =/#C"1#D&%<;#."'"%$(# Milhões de Músicas, Filmes e 2,&-.$/).#&0#$)#:"..$6".# Livros ."/2#2&#-.#7"%#)$8 Milhares de Ofertas e Promoções
- 27. O que pode ser recomendado ? Contatos em Redes Sociais Artigos Produtos Messagens de Propaganda Cursos e-learning Livros Tags Músicas Futuras namoradas Roupas Filmes Restaurantes Programas de Tv Vídeos Papers Opções de Investimento Profissionais Módulos de código
- 28. E como funciona a recomendação ?
- 29. O que os sistemas de recomendação realmente fazem ? 1. Prediz o quanto você pode gostar de um certo produto ou serviço 2. Sugere um lista de N items ordenada de acordo com seu interese 3. Sugere uma lista de N usuários ordernada para um produto/serviço 4. Explica a você o porque esses items foram recomendados 5. Ajusta a predição e a recomendação baseado em seu feedback e de outros.
- 30. Filtragem baseada por Conteúdo Similar Duro de O Vento Toy Armagedon Items Matar Levou Store recomenda gosta Marcel Usuários
- 31. Problemas com filtragem por conteúdo 1. Análise dos dados Restrita - Items e usuários pouco detalhados. Pior em áudio ou imagens 2. Dados Especializados - Uma pessoa que não tem experiência com Sushi não recebe o melhor restaurante de Sushi da cidade 3. Efeito Portfólio - Só porque eu vi 1 filme da Xuxa quando criança, tem que me recomendar todos dela
- 32. Filtragem Colaborativa O Vento Toy Thor Armagedon Items Levou Store gosta recomenda Marcel Rafael Amanda Usuários Similar
- 33. Problemas com filtragem colaborativa 1. Escabilidade - Amazon com 5M usuários, 50K items, 1.4B avaliações 2. Dados esparsos - Novos usuários e items que não tem histórico 3. Partida Fria - Só avaliei apenas um único livro no Amazon! 4. Popularidade - Todo mundo lê ‘Harry Potter’ 5. Hacking - A pessoa que lê ‘Harry Potter’ lê Kama Sutra
- 34. Filtragem Híbrida Combinação de múltiplos métodos Duro de O Vento Toy Armagedon Items Matar Levou Store Ontologias Dados Símbolicos Marcel Rafael Luciana Usuários
- 35. Como eles são apresentados ? Destaques Mais sobre este artista... Alguem similar a você também gostou disso O mais popular em seu grupo... Já que você escutou esta, você pode querer esta... Lançamentos Escute músicas de artistas similares. Estes dois item vêm juntos..
- 36. Como eles são avaliados ? Como sabemos se a recomendação é boa ? Geralmente se divide-se em treinamento/teste (80/20) Críterios utilizados: - Erro de Predição: RMSE - Curva ROC*, rank-utility, F-Measure *http://code.google.com/p/pyplotmining/
- 38. Crab A Python Framework for Building Recommendation Engines Marcel Caraciolo Ricardo Caspirro Bruno Melo @marcelcaraciolo @ricardocaspirro @brunomelo
- 39. What is Crab ? A python framework for building recommendation engines A Scikit module for collaborative, content and hybrid filtering Mahout Alternative for Python Developers :D Open-Source under the BSD license https://github.com/muricoca/crab
- 40. The current Crab Collaborative Filtering algorithms User-Based, Item-Based and Slope One Evaluation of the Recommender Algorithms Precision, Recall, F1-Score, RMSE Precision-Recall Charts
- 41. Why migrate ? Old Crab running only using Pure Python Recommendations demand heavy maths calculations and lots of processing Compatible with Numpy and Scipy libraries High Standard and popular scientific libraries optimized for scientific calculations in Python Scikits projects are amazing! Active Communities, Scientific Conferences and updated projects (e.g. scikit-learn) Turn the Crab framework visible for the community Join the scientific researchers and machine learning developers around the Globe coding with Python to help us in this project Be Fast and Furious
- 42. How are we working ? Sprints, Online Discussions and Issues https://github.com/muricoca/crab/wiki/UpcomingEvents
- 43. Future Releases Planned Release 0.1 Collaborative Filtering Algorithms working, sample datasets to load and test Planned Release 0.11 Evaluation of Recommendation Algorithms and Database Models support Planned Release 0.12 Recommendation as Services with REST APIs ....
- 44. Join us! 1. Read our Wiki Page https://github.com/muricoca/crab/wiki/Developer-Resources 2. Check out our current sprints and open issues https://github.com/muricoca/crab/issues 3. Forks, Pull Requests mandatory 4. Join us at irc.freenode.net #muricoca or at our discussion list in work :(
- 48. Dicas
- 49. Items Recomendados Toby Segaran, Programming Collective SatnamAlag, Collective Intelligence in Intelligence, O'Reilly, 2007 Action, Manning Publications, 2009 Sites como TechCrunch e ReadWriteWeb
- 50. Conferências Recomendadas - ACM RecSys. –ICWSM: Weblogand Social Media –WebKDD: Web Knowledge Discovery and Data Mining –WWW: The original WWW conference –SIGIR: Information Retrieval –ACM KDD: Knowledge Discovery and Data Mining –ICML: Machine Learning
- 51. Onde você estará em tudo isso ? Fonte: Hunch.com Obrigado !!
- 52. Sistemas de Recomendação A experiência de compra personalizada Marcel Pinheiro Caraciolo marcel@orygens.com / marcel@recday.com / marcel@muricoca.com @marcelcaraciolo
Notas do Editor
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