Filtraggio collaborativo personalizzato nelle folksonomie

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1 personalizzato Tesi di Laurea in Ingegneria Informatica delle misure Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Università degli studi di Firenze Settembre 2006

2 delle misure 1 2 di una folksonomia 3 delle misure

3 Il web è in continua evoluzione Ogni giorno il web si rinnova. Nell agosto di quest anno i blog attivi in internet erano 50 milioni. Questo numero è cresciuto dal 2000 raddoppiando ogni 6 mesi. Ogni secondo vengono pubblicati circa 18 nuovi articoli. delle misure Fonte: State of the Blogosphere, August

4 Tassonomie e delle misure In molti campi organizzare l informazione è sinonimo di Tassonomie Organizzazioni gerarchiche. Devono essere definite prima di procedere con la classificazione. Oggi il web permette nuove soluzioni, ad esempio Le Organizzazioni libere. Prendono forma durante l uso, permettendo 1 ad un utente 2 di associare delle parole chiave o tag 3 a delle risorse

5 Tassonomie e delle misure In molti campi organizzare l informazione è sinonimo di Tassonomie Organizzazioni gerarchiche. Devono essere definite prima di procedere con la classificazione. Oggi il web permette nuove soluzioni, ad esempio Le Organizzazioni libere. Prendono forma durante l uso, permettendo 1 ad un utente 2 di associare delle parole chiave o tag 3 a delle risorse

6 Esempio di folksonomia delle misure Il sito di bookmarking collettivo del.icio.us è stato il primo esempio di folksonomia in internet. L utente1 inserisce in archivio: 12-Mag (news, italia, giornale, politica) 15-Mag (news, usa, giornale) Ogni utente archivia le risorse secondo le proprie preferenze (linguistiche, culturali, caratteriali,...)

7 Altri esempi di delle misure Le sono strutture molto flessibili e si stanno diffondendo rapidamente in internet. Ci sono molti siti per la gestione dei bookmark online. del.icio.us (Yahoo!) simpy.com rawsugar.com myweb2.yahoo.com (Yahoo!) ma.gnolia.com... Ma esistono anche siti specializzati per altri contenuti. flickr.com per le immagini (Yahoo!). youtube.com per i video. technorati.com per i blog (molti usano i tag)...

8 Altri esempi di delle misure Le sono strutture molto flessibili e si stanno diffondendo rapidamente in internet. Ci sono molti siti per la gestione dei bookmark online. del.icio.us (Yahoo!) simpy.com rawsugar.com myweb2.yahoo.com (Yahoo!) ma.gnolia.com... Ma esistono anche siti specializzati per altri contenuti. flickr.com per le immagini (Yahoo!). youtube.com per i video. technorati.com per i blog (molti usano i tag)...

9 di una folksonomia delle misure Una folksonomia può essere interpretata come una relazione tra tre entità: utenti, risorse e tag. È possibile rappresentare la relazione come un cubo di valori booleani: Il punto in corrispondenza della tripla (user, href, tag) è 1 se la tripla esiste e 0 atrimenti.

10 Proiezioni delle misure Definito il cubo è possibile definire tre proiezioni: 1 La proiezione che conteggia il numero di href. news politica musica politics utente utente La proiezione che conteggia il numero di tag. 3 La proiezione che conteggia il numero di utenti.

11 Proiezioni delle misure Definito il cubo è possibile definire tre proiezioni: 1 La proiezione che conteggia il numero di href. news politica musica politics utente utente La proiezione che conteggia il numero di tag. 3 La proiezione che conteggia il numero di utenti.

12 primarie delle misure Definita una proiezione è possibile ad esempio: interpretare due utenti come vettori nello spazio dei tag: utente1 = (news: 4, politica: 5, musica: 6) utente2 = (news: 5, politica: 7, economia: 3) e definire delle misure di similarità come ad esempio il prodotto scalare: K (utente1, utente2) = dot(utente1, utente2) = 55 oppure il prodotto scalare normalizzato: K (utente1, utente2) = dot(utente1,utente2) = 55 dot(utente1,utente1) dot(utente2,utente2) = 0,69

13 primarie delle misure Definita una proiezione è possibile ad esempio: interpretare due utenti come vettori nello spazio dei tag: utente1 = (news: 4, politica: 5, musica: 6) utente2 = (news: 5, politica: 7, economia: 3) e definire delle misure di similarità come ad esempio il prodotto scalare: K (utente1, utente2) = dot(utente1, utente2) = 55 oppure il prodotto scalare normalizzato: K (utente1, utente2) = dot(utente1,utente2) = 55 dot(utente1,utente1) dot(utente2,utente2) = 0,69

14 delle misure Oltre al confronto tra elementi dello stesso tipo: È anche possibile confrontare elementi diversi nello stesso spazio, ed esempio: utente1 = (news: 4, politica: 5, musica: 6) = (news: 12, politica: 8, giornale: 3) possono essere confrontati con la stessa misura di similarità: K (utente1, = 88 K (utente1, = 0,68 Questa misura può essere direttamente usata per suggerire href adatti ad un utente.

15 delle misure Oltre al confronto tra elementi dello stesso tipo: È anche possibile confrontare elementi diversi nello stesso spazio, ed esempio: utente1 = (news: 4, politica: 5, musica: 6) = (news: 12, politica: 8, giornale: 3) possono essere confrontati con la stessa misura di similarità: K (utente1, = 88 K (utente1, = 0,68 Questa misura può essere direttamente usata per suggerire href adatti ad un utente.

16 delle misure Oltre al confronto tra elementi dello stesso tipo: È anche possibile confrontare elementi diversi nello stesso spazio, ed esempio: utente1 = (news: 4, politica: 5, musica: 6) = (news: 12, politica: 8, giornale: 3) possono essere confrontati con la stessa misura di similarità: K (utente1, = 88 K (utente1, = 0,68 Questa misura può essere direttamente usata per suggerire href adatti ad un utente.

17 delle misure Il filtraggio è un sistema progettato per predire le preferenze di un utente usando in modo collettivo le informazioni acquisite da tutti gli utenti del sistema.

18 Selezione dei dati per l esperimento delle misure I dati sono stati raccolti in modo automatico per circa un mese fino al raggiungimento di circa: utenti tag hrefs L esperimento consiste nel suggerire in modo personalizzato siti web agli utenti di un sito di bookmarking collettivo. Per simulare un esperimento dal vivo, i dati in archivio sono stati divisi in due parti usando una data limite. il passato: l insieme di addestramento. il futuro: l insieme di test.

19 Efficacia della delle misure Precisione e Recupero non colgono due importanti aspetti della qualità della. Similarità: l utente può essere comunque interessato ad un suggerimento, anche se questo non viene confermato dall archivio di verifica. RevCall: L utente è potenzialmente più interessato a ricevere suggerimenti particolari. F1 è la classica media armonica delle due misure.

20 Efficacia della delle misure Precisione e Recupero non colgono due importanti aspetti della qualità della. Similarità: l utente può essere comunque interessato ad un suggerimento, anche se questo non viene confermato dall archivio di verifica. RevCall: L utente è potenzialmente più interessato a ricevere suggerimenti particolari. F1 è la classica media armonica delle due misure.

21 Definizione di RevCall delle misure Sia PopRank l insieme di tutti gli elementi in ordine di popolarità decrescente. Sia MaxPopSum la somma degli indici in PopRank degli elementi prevedibili. Sia TruePopSum la somma degli indici in PopRank degli elementi suggeriti correttamente. Si definisce RevCall il rapporto: RevCall = log(truepopsum) log(maxpopsum) La RevCall estende il Recupero inserendo un criterio di preferenza tra gli elementi suggeribili.

22 Definizione di RevCall delle misure Sia PopRank l insieme di tutti gli elementi in ordine di popolarità decrescente. Sia MaxPopSum la somma degli indici in PopRank degli elementi prevedibili. Sia TruePopSum la somma degli indici in PopRank degli elementi suggeriti correttamente. Si definisce RevCall il rapporto: RevCall = log(truepopsum) log(maxpopsum) La RevCall estende il Recupero inserendo un criterio di preferenza tra gli elementi suggeribili.

23 Definizione di RevCall delle misure Sia PopRank l insieme di tutti gli elementi in ordine di popolarità decrescente. Sia MaxPopSum la somma degli indici in PopRank degli elementi prevedibili. Sia TruePopSum la somma degli indici in PopRank degli elementi suggeriti correttamente. Si definisce RevCall il rapporto: RevCall = log(truepopsum) log(maxpopsum) La RevCall estende il Recupero inserendo un criterio di preferenza tra gli elementi suggeribili.

24 Precisione e Recupero delle misure Le previsioni basate sul filtraggio hanno qualità superiore.

25 Similarità e RevCall delle misure La valutazione dell efficacia è coerente con la misura della qualità.

26 Precisione e Recupero delle misure Le misure hanno qualità molto diverse.

27 Similarità e RevCall delle misure La valutazione dell efficacia rivaluta la misura normalizzata.

28 Precisione e Recupero delle misure La normalizzata ha la qualità più bassa.

29 Similarità e RevCall delle misure L efficacia premia tutte le misure personalizzate.

30 delle misure Le sono strutture molto diffuse in internet ed attualmente la diffusione è in rapida crescita. È possibile definire delle misure di similarità che possono essere usate per migliorare la qualità di suggerimento rispetto alla impersonale basata sulla popolarità. In modo particolare se cerchiamo di cogliere aspetti come l efficacia del suggerimento, le sono un ottima base di dati per creare suggerimenti personalizzati.

31 Possibili Sviluppi L efficacia del suggerimento è stata valutata in modo empirico. Sarebbero necessari esperimenti dal vivo per confermarne la qualità. delle misure Le creano relazioni tra utenti, parole e risorse. Lo studio presentato per le risorse potrebbe essere applicato ai termini in campo linguistico o anche agli utenti in campo sociologico. L aspetto temporale che è stato trascurato in questo studio potrebbe trovare interessanti applicazioni nello studio delle tendenze nel web.

32 Fine delle misure

33 Raccolta dei dati per l esperimento delle misure I dati sono stati raccolti in modo autonomo. L intero processo è completamente replicabile.

34 Similarità tra tag delle misure La similarità K (tag, ) tra tag evidenzia spetti molto particolari. Cercando una parola molto popolare come blog abbiamo: blog, blogs, Blogs, blogging, weblog, weblogs, daily, links, Blog, blogtool Invece cercando i tag simili ad una parola molto meno popolare come environmentalism abbiamo: future, green, blog, blogs, politics, environment, technology, change, community, world, news, culture, environmentalism

35 Espansione semantica delle misure Tag simili a programming: programming, development, dev, code, cs, coding, Programming, reference, webdev, javascript Tag simili a programming nel contesto indotto da due utenti diversi: programming, web, javascript, design, css, ajax, php, xml, reference, software programming, news, linux, php, tech, mysql, development, apache, web, javascript

36 Caratteristiche dei dati I dati sono caratterizzati da due distribuzioni principali. Tutti i dati effetto dell operato di un singolo utente hanno una distribuzione lognormale. delle misure Tutti i dati effetto dell operato cumulato di più utenti hanno una distribuzione zipfiana.

37 Precisione e Recupero delle misure Qualità delle previsioni basate sulla similarità trasversale tra utenti ed href.

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