Collaborative recommender agents based on case-based reasoning and trust

dc.contributor
Universitat de Girona. Departament d'Electrònica, Informàtica i Automàtica
dc.contributor.author
Montaner Rigall, Miquel
dc.date.accessioned
2011-04-12T17:35:19Z
dc.date.available
2004-04-14
dc.date.issued
2003-11-27
dc.date.submitted
2004-04-14
dc.identifier.isbn
846886434X
dc.identifier.uri
http://www.tdx.cat/TDX-0414104-141606
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10803/7722
dc.description.abstract
La comunitat científica que treballa en Intel·ligència Artificial (IA) ha dut a terme una gran quantitat de treball en com la IA pot ajudar a les persones a trobar el que volen dins d'Internet. La idea dels sistemes recomanadors ha estat extensament acceptada pels usuaris. La tasca principal d'un sistema recomanador és localitzar ítems, fonts d'informació i persones relacionades amb els interessos i preferències d'una persona o d'un grup de persones. Això comporta la construcció de models d'usuari i l'habilitat d'anticipar i predir les preferències de l'usuari.<br/>Aquesta tesi està focalitzada en l'estudi de tècniques d'IA que millorin el rendiment dels sistemes recomanadors. Inicialment, s'ha dut a terme un anàlisis detallat de l'actual estat de l'art en aquest camp. Aquest treball ha estat organitzat en forma de taxonomia on els sistemes recomanadors existents a Internet es classifiquen en 8 dimensions generals. Aquesta taxonomia ens aporta una base de coneixement indispensable pel disseny de la nostra proposta.<br/>El raonament basat en casos (CBR) és un paradigma per aprendre i raonar a partir de la experiència adequat per sistemes recomanadors degut als seus fonaments en el raonament humà. Aquesta tesi planteja una nova proposta de CBR aplicat al camp de la recomanació i un mecanisme d'oblit per perfils basats en casos que controla la rellevància i edat de les experiències passades. Els resultats experimentals demostren que aquesta proposta adapta millor els perfils als usuaris i soluciona el problema de la utilitat que pateixen el sistemes basats en CBR.<br/>Els sistemes recomanadors milloren espectacularment la qualitat dels resultats quan informació sobre els altres usuaris és utilitzada quan es recomana a un usuari concret. Aquesta tesi proposa l'agentificació dels sistemes recomanadors per tal de treure profit de propietats interessants dels agents com ara la proactivitat, la encapsulació o l'habilitat social. La col·laboració entre agents es realitza a partir del mètode de filtratge basat en la opinió i del mètode col·laboratiu de filtratge a partir de confiança. Els dos mètodes es basen en un model social de confiança que fa que els agents siguin menys vulnerables als altres quan col·laboren. Els resultats experimentals demostren que els agents recomanadors col·laboratius proposats milloren el rendiment del sistema mentre que preserven la privacitat de les dades personals de l'usuari.<br/>Finalment, aquesta tesi també proposa un procediment per avaluar sistemes recomanadors que permet la discussió científica dels resultats. Aquesta proposta simula el comportament dels usuaris al llarg del temps basat en perfils d'usuari reals. Esperem que aquesta metodologia d'avaluació contribueixi al progrés d'aquesta àrea de recerca.
cat
dc.description.abstract
he Artificial Intelligence (AI) community has carried out a great deal of work on how AI can help people to find out what they want on the Internet. As a result, the idea of recommender systems has been widely accepted among users. The main task of a recommender system is to locate items, information sources and people related to the interest and preferences of a single person or a group of people. This involves the construction of user models and the ability to anticipate and predict user preferences.<br/>This thesis focuses on the study of AI techniques which improve the performance of recommender systems. Initially, a detailed analysis of the current state-of-the-art in this field has been carried out. This work has been organised as a taxonomy where existing recommender systems on the Internet are classified into 8 general dimensions. This taxonomy provides us with an indispensable knowledge base from which to design our proposal.<br/>Secondly, this thesis proposes a new CBR approach to recommendation. Case-based reasoning (CBR) is a paradigm for learning and reasoning through experience suitable for recommender systems due to its being based on human reasoning. We provide a forgetting mechanism for case-based profiles that controls the relevance and age of past experiences. Experimental results show that this proposal better adapts the profiles to users and solves the utility problem of CBR systems.<br/>Thirdly, this thesis proposes the "agentification" of recommender systems in order to take advantage of interesting agent properties such as proactivity, encapsulation or social ability. Recommender systems sharply improve the quality of results when information about other users is utilised when recommending a given user. Collaboration among agents is performed with the opinion-based filtering method and the collaborative filtering method through trust. Both are based on a social model of trust making agents less vulnerable to others while collaborating. Experimental results show that our collaborative recommender agents improve the performance of the system while preserving the privacy of the user's personal data.<br/>Finally, this thesis also proposes an evaluation procedure for recommender systems that allows a scientific discussion of the results. This proposal simulates the users' behaviour over time based on real user profiles. We hope this new evaluation methodology will contribute towards the progress in this area of research.
eng
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Universitat de Girona
dc.rights.license
ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject
Recommender systems
dc.subject
Case-based reasoning
dc.subject
Agents col·laboratius
dc.subject
Trust
dc.subject
Perfil d'usuari
dc.subject
Col·laborative agents
dc.subject
User profile
dc.subject
Sistemes recomenadors
dc.subject
Confiança
dc.subject
Raonament basat en casos
dc.title
Collaborative recommender agents based on case-based reasoning and trust
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc
68
cat
dc.contributor.authoremail
miquel.montaner@udg.es
dc.contributor.director
Rosa, Josep Lluís de la
dc.contributor.director
López, Beatriz (López Ibáñez)
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.identifier.dl
Gi. 391-2004


Documentos

tmmr.pdf

3.442Mb PDF

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)