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![Correlação
• Simples e eficiente
• Ganha de várias outras medidas de similaridades
para o filtro colaborativo entre usuários [Herlocker et
al. 1999]
• Desconsidera popularidade dos itens (boa ou ruim)
• Predições saem da escala de avaliação (1-5 pode
produzir predições de 6 ou até 7)
• Usuários que concordam em poucos, mas
importantes, itens podem ter uma baixa correlação](https://image.slidesharecdn.com/recommendersystemsbyralph-4by3-ptbr-parte2-160520183915/85/Sistemas-de-Recomendacao-Parte-2-10-320.jpg)
![Sistemas de Recomendação
“[…] our main problem: how do you model a function
similarity(x, y)
For item similarity it’s also much easier to acquire
good test set data, unlike personal recommendations.
It’s hard to evaluate personal recommendations –
most offline metrics like precision are irrelevant.”
Erik Bernhardsson – Gerente de Engenharia
http://pt.slideshare.net/erikbern/music-recommendations-mlconf-2014](https://image.slidesharecdn.com/recommendersystemsbyralph-4by3-ptbr-parte2-160520183915/85/Sistemas-de-Recomendacao-Parte-2-81-320.jpg)
![Sistemas de Recomendação
•Alto interesse da indústria
•“[...] common problem at Silicon Valley”
•“[...] little atention of the research
community”
•Andrew Ng (2011)](https://image.slidesharecdn.com/recommendersystemsbyralph-4by3-ptbr-parte2-160520183915/85/Sistemas-de-Recomendacao-Parte-2-103-320.jpg)
Carregado porRalph Rassweiler
Sistemas de Recomendação - Parte 2
O documento resume os principais algoritmos de recomendação, incluindo filtro colaborativo entre usuários e itens, e filtro baseado em conteúdo. Também discute avaliação de sistemas de recomendação e exemplos de aplicações em empresas como Amazon, Netflix e Facebook.
![[Final]collaborative filtering and recommender systems](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/finalcollaborativefilteringandrecommendersystems-141103044224-conversion-gate01-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[Jose Ahirton Lopes] Algoritmos de Recomendacao](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/joseahirtonlopesalgoritmosderecomendacao-180906210256-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[Jose Ahirton Lopes] Algoritmos de Recomendacao II](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/joseahirtonlopesalgoritmosderecomendacao-1809062102561-181102020815-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Sistemas de Recomendação - Parte 2
- 1. Sistemas de Recomendação: uma visãogeral (Parte 2) Ralph J. R. Filho
- 2. Tópicos Parte I ● Conceitos básicos ● Exemplosusando MovieLens Parte II ● Algoritmos ● Aplicações na Indústria ● Pesquisa ● Considerações Finais
- 3.
- 4.
- 5. COMO FAZER? Filtro colaborativousuário-usuário
- 6. Implementação • Montar matrizde avaliações (Usuário x Item) • Calcular similaridades • Montar matriz de correlações • Prever notas • Ordenar as previsões • Mostrar os resultados
- 7. Correlação Toy Story Shawshank Redemptio n Shindler’s list Silenceof the Lambs Ana 4.5 5 4.5 4 Bruno 4 5 5 4.5 Similaridade: 0.426
- 8. Correlação Toy Story Shawshank Redemptio n Shindler’s list Silenceof the Lambs Filme Raro X Ana 4.5 5 4.5 4 4 Bruno 4 5 5 4.5 1 Similaridade: 0.607
- 9. Toy Story Shawshank Redemptio n Shindler’s list Silenceof the Lambs Filme Raro X Ana 4.5 5 4.5 4 4 Bruno 4 5 5 4.5 1 Correlação Similaridade: 0.607
- 10. Correlação • Simples eeficiente • Ganha de várias outras medidas de similaridades para o filtro colaborativo entre usuários [Herlocker et al. 1999] • Desconsidera popularidade dos itens (boa ou ruim) • Predições saem da escala de avaliação (1-5 pode produzir predições de 6 ou até 7) • Usuários que concordam em poucos, mas importantes, itens podem ter uma baixa correlação
- 11. Filtro Colaborativo •k-NN • kentre 20 e 50 (Herlocker et al. 2002) • k entre 20 e 30 (Coursera MOOC)
- 12. Filtro Colaborativo • Entreitens (Amazon) • Pode ser calculado off-line porque as notas dos itens tendem a ser mais estáveis que as dos usuários (Sarwar B. et al. 2001) • Indicado utilizar similaridade cosseno (Sarwar B. et al. 2001)
- 13. COMO FAZER? Filtro colaborativoentre itens
- 14. Implementação • Montar matrizde avaliações (Item x Usuário) • Montar matriz de correlações (cosseno ajustado – média do usuário) • Prever avaliações para cada item para cada usuário com base na similaridade entre itens que o usuário avaliou • Ordenar as previsões e apresentar as recomendações
- 15. Filtro Colaborativo • Quandoescolher I-I ou U-U?
- 16. Filtro Colaborativo • Quandoescolher I-I ou U-U? • p = max de avaliações por usuário • q = max de avaliações por item • k = max de vizinhos Ricci, F. et al. (eds.), Recommender Systems Handbook pg. 120
- 17. Filtro Colaborativo • DataSetMovieLens: • ≈ 700 users • ≈ 10,000 movies • ≈ 100,000 ratings Ricci, F. et al. (eds.), Recommender Systems Handbook pg. 120
- 18. Filtro Colaborativo • Quandoescolher I-I ou U-U? • Preferências dos itens tendem a ser mais estáveis do que as preferências dos usuários • Avaliar nro de itens versus usuários • U-U favorece serendipidade (Ekstrand et al. 2011) • Ressaltando, filtro colaborativo utiliza unicamente as avaliações, ignorando completamente os atributos
- 19. Filtro Colaborativo • Parao filtro baseado em conteúdo, a abordagem mais utilizada é a similaridade cosseno. • É claro, pode ter várias dimensões https://kallistec.wordpress.com/tag/k-nearest-neighbors/
- 20. COMO FAZER? Filtro baseadoem conteúdo
- 21. Implementação ingênua • Definirvetor de palavras-chave • Construir perfil dos itens (vetor binário assimétrico) • temFeatureX = 1 • Construir perfil dos usuários (contagem simples) • (rating > limiar) ? +1 • (rating < limiar) ? -1 • senão, 0 • Calcular dot-product entre os perfis de itens e usuários • Ordenar e mostrar os resultados
- 22. Sistemas de Recomendação •Desafios • 0-1 ou contagem • Feedback implícito • Preferência versus importância de palavra-chave • Como normalizar os vetores? • Como atribuir pesos? • Melhores formas de atualizar os vetores (on-line)?
- 23. Sistemas de Recomendação •Como extrair atributos qualitativos (contexto)? • Se eu avaliar bem um filme de comédia, não quer dizer que o gênero apenas seja representativo o suficiente para a minha preferência • Tags tentam capturar isto • “Genres, actors, director are not the content of a movie. It is knowledge about it” Recommender Systems – An Introduction • Fatoração matricial (filtro colaborativo)
- 24. Sistemas de Recomendação •Combinação de dois ou mais algoritmos http://dataconomy.com/an-introduction-to-recommendation-engines/
- 25. Sistemas de Recomendação Burke,R., 2002 - Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments Técnica Vantagens Desvantagens Filtro Colaborativo A. Pode identificar nichos B. Conhecimento de domínio não é necessário C. Feedback implícito é suficiente D. A qualidade melhora com o tempo E. Cold-start para usuário F. Cold-start para item G. Problema da ovelha- negra H. Qualidade depende do histórico I. Problema da estabilidade VS Plasticidade Baseado em conteúdo B, C, D E, H, I
- 26. Sistemas de Recomendação Burke,R., 2002 - Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments Método Descrição Pesos Combinar os escores de diferentes técnicas de recomendação para produzir uma única recomendação Switching Muda o algoritmo dependendo da situação Misto Mistura as recomendações geradas por diferentes técnicas Combinação de características Características de diferentes técnicas de recomendação são unidas em um único algoritmo Cascata Um algoritmo filtra as recomendações gerada por outo Ampliação de características A saída de uma técnica é usada como entrada de outra Meta-nível O modelo aprendido por uma técnica é usado como entrada para outra
- 27. Sistemas de Recomendação •Avaliação •Esparcidade • MAE / NMAE, RMSE • Precision, Recall e Medida-F • Rank • Cobertura
- 28. Avaliação • R =avaliações, I = Itens, U = Usuários • MovieLens 100k current DataSet tem esparcidade = 0,978 (2,2%)
- 29. Avaliação • U =Usuários • testsetu = Conjunto de itens que o usuário u avaliou • rec(u, i) = avaliação prevista para o usuário u no item i • ru,i é a avaliação real do usuário u para o item i • MovieLens MAE = 0.83
- 30. Avaliação • Precision (relevância)(Pu), Recall (entre os top) (Ru) e Medida-F (F1) • hitsu é o número de recomendações relevantes presentes no top-n • recsetu é o valor de top-n • testsetu é o total de recomendações relevantes http://aimotion.blogspot.com.br/2011/05/evaluati ng-recommender-systems.html
- 31. Avaliação • Usuário “Alice” FilmeAvaliação (0.5 – 5.0) Toy Story 5.0 Alien 2.0 Titanic 4.5 Indiana Jones and the Raiders… 3.0 Pirates of the Caribean and the Curse… 3.5
- 32. Avaliação Filme Recomendado Previsão ToyStory 4,89 Matrix 4,78 Inception 4,32 Titanic 4,18 Band of Brothers 3,99 Precisão: 1/3 Recall: 1/2 Recomendações, Top-3
- 33. Avaliação Filme Recomendado Previsão IronMan 4,95 Mulan 4,77 Prometheus 4,71 Alien 4,63 Terminator 2 4,61 Predator 4,59 The Expandables 4,50 First Blood 4,42 Precision: ? Recall: ? Recomendações, Top-5 Usuário assistiu e gostou (top) Usuário assistiu e gostou
- 34. Avaliação Filme Recomendado Previsão IronMan 4,95 Mulan 4,77 Prometheus 4,71 Alien 4,63 Terminator 2 4,61 Predator 4,59 The Expandables 4,50 First Blood 4,42 Precision: 2/5 Recall: 2/4 Recomendações, Top-5 Usuário assistiu e gostou (top) Usuário assistiu e gostou
- 35. Avaliação • Qualidade doranking
- 36. Avaliação • Usuário “234”com 20 itens na lista de recomendação e hits nas posições 04 e 20 • Pode-se notar que um item posicionado acima no ranking tem um peso maior
- 37. Avaliação • Cobertura deUsuários (Ucov), Cobertura de Catálogo (Ccov) • Útil para avaliar usuários com poucas avaliações (listas não-vazias de recomendações são geradas) • Deve ser usado em conjunto com métricas de erro (MAE)
- 38. Avaliação •Existem outras •Área emaberto para pesquisa •Para Herlocker e McLaughlin (2004) Precision e Recall reflete melhor a experiência do usuário do que MAE •No entanto, vários experimentos usam MAE / RMSE como medida •Netflix Prize pedia para reduzir o RMSE em 10%
- 39.
- 40.
- 41.
- 42.
- 43.
- 44. Avaliação ● Balancear aproporção de avaliações positivas com um grau de incerteza de uma parte das observações (Edwin Wilson) ● 95% de chance da fração “real” de avaliações positivas ser de “quanto” (valor mínimo)? http://www.evanmiller.org/how-not-to-sort-by-average-rating.html
- 45. Sistemas de Recomendação •Ferramentas • Apache Mahout (Java) • MyMediaLight (C# / .Net) • GraphLab (C++ / Java) • HTTP REST (EasyRec, PredictionIO) • Libs • crab (Python) • mrec (Python) • recommenderlab (R) • SUGGEST (C) • RecDB (PostgreSQL)
- 46. Parte II IV. Exemplosna Indústria
- 47. Sistemas de Recomendação •Exemplos na Indústria • Spotify • Facebook • Amazon • Netflix • Baidu • Target
- 48. Sistemas de Recomendação •Uma pergunta antes
- 49. Um motor debusca é um sistema de recomendação?
- 50. Sistemas de Recomendação •Motor de Busca • Busca • Filtra • Faz previsões • Apresenta uma lista • Falta apenas uma coisa
- 51. As preferências do usuário a.k.a.Perfil do Usuário
- 52. Sistemas de Recomendação •O motor de busca considera aspectos como: • Histórico de navegação • Localização geográfica • Línguas de domínio • Caso positivo, pode sim ser considerado um SR • CBF ou CF? • Caso contrário, pode ser considerado SR não- personalizado
- 53.
- 54.
- 55. Sistemas de Recomendação •Busca personalizada do Google pode ser desligada
- 56. Sistemas de Recomendação •Facebook • 1 bilhão de usuários • 100 bilhões de avaliações (likes) • Milhões de itens (grupos, jogos, etc.) https://code.facebook.com/posts/861999383875667/recommending-items-to-more-than-a-billion-people
- 57.
- 58. Sistemas de Recomendação •Amazon • Exemplo clássico de aplicação de sistemas de recomendação com sucesso • Filtro colaborativo Item-Item
- 59. Sistemas de Recomendação •“Our mission is to delight our customers by allowing them to serendipitously discover great products” http://fortune.com/2012/07/30/amazons- recommendation-secret/
- 60. Sistemas de Recomendação •Patentes
- 61.
- 62. Sistemas de Recomendação •AAmazon permite a edição do histórico de navegação para melhorar a acurácia das recomendações
- 63.
- 64.
- 65. Sistemas de Recomendação •Panaceiade Sistemas de Recomendação da Amazon
- 66.
- 67. Sistemas de Recomendação •Netflix • 3 mil títulos (em media, por país) • 75 milhões de usuários • 75% das visualizações vem de recomendações • “Search is that thing the people do when they don’t get good recommendations” Xavier A. • As categorias representam não apenas gêneros, mas também o humor do usuário
- 68. Sistemas de Recomendação •Netflix mantém controle de muitos dados implícitos • Pause, rewind ou fast forward • O dia da semana em que cada conteúdo é acessado • Horas e minutos em que cada conteúdo é acessado • Localização geográfica • Aparelhos utilizados • Avaliações (explícito) • Buscas • “We are not optimizing for ratings” Xavier A. • Avaliações explícitas diminuíram
- 69.
- 70.
- 71.
- 72. Sistemas de Recomendação •Motor de busca dominante na China (80%) • Um país com 700 milhões de internautas • Está ganhando destaque por inovar os filtros de conteúdo
- 73. Sistemas de Recomendação •“Baidu invested over U$ 100,000,000 in Content Recommendation Engine “Teboola”” • Querem usar o contexto do usuário como parâmetros para as buscas • Querem evoluir as propagandas, evitar mais do mesmo (se eu compro item x não quero ver mais propaganda do mesmo item) http://www.geektime.com/2015/05/18/baidu-invests-millions-in-content- recommendation-engine-taboola/
- 74. Sistemas de Recomendação •1792 lojas nos EUA • 347000 funcionários • U$ 72 bilhões em faturamento (2014) https://corporate.target.com/press/corporate
- 75. Sistemas de Recomendação •“Every time you go shopping, you share intimate details about your consumption patterns with retailers” • “And many of those retailers are studying those details to figure out what you like, what you need, and which coupons are most likely to make you happy” • http://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/02/16/how- target-figured-out-a-teen-girl-was-pregnant-before-her- father-did/#44c424c434c6 http://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping -habits.html
- 76. Sistemas de Recomendação •Estatísticos contratados pela empresa descobriram que uma alta porcentagem de mulheres no registro de bebês que estavam no segundo trimestre compraram loção sem cheiro e suprimentos de cálcio, magnésio e zinco (regras de associação)
- 77. Sistemas de Recomendação •Target passou a enviar cupons para itens de bebês de acordo com a probabilidade de gravidez (Recomendações orgânicas) • Mulheres que compravam os itens e que atendiam aos requisitos demográficos (faixa etária, renda, se era casada, se já tinha filhos, etc.) • Faturamento • U$ 44 bilhões em 2002 • U$ 67 bilhões em 2010
- 78. Sistemas de Recomendação •“For companies like Target, the exhaustive rendering of our conscious and unconscious patterns into data sets and algorithms has revolutionized what they know about us and, therefore, how precisely they can sell.”
- 79. Sistemas de Recomendação •Streaming de música sob demanda • 40 milhões de músicas • 24 milhões de usuários ativos • 1 bilhão de playlists • Filtro colaborativo em produção • Filtro baseado em conteúdo usando espectros de áudio e letras em estudo. • Criar filtros representativos baseado em padrões encontrados nas músicas
- 80.
- 81. Sistemas de Recomendação “[…]our main problem: how do you model a function similarity(x, y) For item similarity it’s also much easier to acquire good test set data, unlike personal recommendations. It’s hard to evaluate personal recommendations – most offline metrics like precision are irrelevant.” Erik Bernhardsson – Gerente de Engenharia http://pt.slideshare.net/erikbern/music-recommendations-mlconf-2014
- 82.
- 83. Sistemas de Recomendação •Music Genome Project • Patente US 7003515 B1 (2006) – Consumer item matching method and system (Pandora Media, Inc.) “25 or so music analysts have to assign either one-to-five rankings or more quantitative measures (say, beats per minute) for as many as 450 "genome units" per song” http://boingboing.net/2014/05/24/pandoras-music- genome-proj.html
- 84. Sistemas de Recomendação •Oord A. – “Deep content-based music recommendation”, 2013 propõe encontrar funcionalidades latentes utilizando rede neural (algoritmo t-SNE) • Fragmentos de 3 segundos de espectrogramas de áudios em duas redes convolucionais com duas camadas
- 85.
- 86. Sistemas de Recomendação •Dieleman, S. “End-to-End learning for music audio”, 2015
- 87.
- 90.
- 91. Sistemas de Recomendação •Maisdados ou melhores modelos? •Qual técnica é melhor?
- 92.
- 93. Sistemas de Recomendação •Netflix (2012)
- 94.
- 95. Sistemas de Recomendação •No centro do Sistema de recomendação está o usuário e suas preferências • Contraexemplo: loja de departamentos • Usuário: “Procuro uma televisão” • Vendedor: “Tenho o modelo perfeito para você! A recém-chegada 104 polegadas 8K”
- 96. Sistemas de Recomendação Artigospor ano Artigos por domínio Park, D. H. et al - A literature review and classification of recommender systems research (2011) 2006: Netflix Prize 2007: ACM RecSys
- 97. Sistemas de Recomendação Bobadilla,J. et al – Recommender Systems Survey (2013)
- 98. Sistemas de Recomendação Bobadilla,J. et al – Recommender Systems Survey (2013)
- 99. Sistemas de Recomendação •Uma recomendação é um problema que pode ser resolvido com técnicas de aprendizado de máquina / data mining • Áreas relacionadas • Information Retrieval • Information Filtering • Data Mining • Machine Learning
- 100. RS + DataMining Amatriain, X. et al - Data Mining Methods for Recommender Systems Visualização
- 101. Em aberto • Explicações •Ataques • Confiança • Cold-Start • Esparcidade • Escalabilidade • Métodos de avaliação • Técnicas de ranking • Implementações ad-hoc
- 102.
- 103. Sistemas de Recomendação •Altointeresse da indústria •“[...] common problem at Silicon Valley” •“[...] little atention of the research community” •Andrew Ng (2011)
- 104. Sistemas de Recomendação •Internet amadureceu e hoje oferece (muita) informação • A era da informação (overload) está se tornando a era da recomendação • “The coming era of on-demand marketing” • Serviços tendem a serem personalizados para os usuários • Recomendações podem ser Orgânicas ou Explícitas • Explícitas pode dar a sensação de espionagem (caso da Target) http://www.mckinsey.com/business-functions/marketing-and-sales/our-insights/the-coming-era-of-on-demand-marketing
- 105.
- 107. “Dress like acelebrity”
- 108. “Dress like acelebrity”
- 109.
- 110.
- 111.
- 112.
- 113. Sistemas de Recomendação •"Toomany choices cause paralysis on people“ Barry Schwartz, “The Paradox of Choice”
- 114.
- 115. Sistemas de Recomendação •Acuracidade de predição de avaliação não significa boas recomendações • Dados úteis vem de feedbacks implícitos • Não há um modelo ideal para todos os cenários (No Free Lunch) • Construir e tunar bons modelos é um problema em aberto • Carência de bons DataSets para pesquisa • Trade-off entre performance e acurácia (online / offline)
- 116. Referências • Coursera • https://www.coursera.org/learn/recommender-systems/ •ACM RecSys Wiki • ACM RecSys Conference
- 117.