- 1. Implementacin de un sistema derecomendaciones con PSO
Ignacio Salas Donoso Profesora Gua: Mara Cristina RiffImplementacin
de un sistema de1 recomendaciones con PSO -- Ignacio Salas D.
2. Contenido Definicin del Problema Paradoja de la eleccin
Comercio Electrnico Sistemas de Recomendacin Basados en filtrado
colaborativo Basados en contenido Basados en Minera de DatosSocial
PSO2 PropuestaPSO -- Ignacio Salas D. Implementacin de un sistema
de recomendaciones con 3. Paradoja de la eleccinMuchas opciones
para una misma necesidadElecciones ms complejas al aumentar
costosLas experiencias y expectativas definen la elecciFuente:
http://www.neoteo.com Implementacin de un sistema de recomendacione
3 s con PSO -- Ignacio Salas D. 4. Paradoja de la eleccinTeora de
la perspectivaFuente: La paradoja de la eleccin4 (Schwartz,
2004)Implementacin de un sistema de recomendaciones con PSO --
Ignacio Salas D. 5. Paradoja de la eleccinEl maximizadorEfectos
desafortunadosTomar una decisin toma msesfuerzo.La persona se
equivoca regularmente.Las consecuencias psicolgicasde cometer un
error son msseveras.Implementacin de un sistema de5
Fuente:recomendaciones con PSO -- Ignacio Salas
D.http://homominimus.com 6. Comercio ElectrnicoEl cliente dispone
de ms informacinLa distancia entre la empresa y el cliente disminEl
costo de captacin es muy elevadoPersonalizacin masiva (mass
customization)Lealtad a la marcaImplementacin de un sistema de6
recomendaciones con PSO -- Ignacio Salas D. Fuente:
http://cuasante.com/ 7. Sistemas de RecomendacinConvertir
buscadores en compradoresAumentan las ventas cruzadasConstruyen
lealtad y credibilidadFuente: http://mercadoynegocios.net
Implementacin de un sistema de7recomendaciones con PSO -- Ignacio
Salas D. 8. Sistemas de Recomendacin Las personas jueganEntradas
Entradasdistintos roles o todos del usuariode lalos usuarios del
sistemaobjetivocomunidadjuegan el mismo rol? Qu preferencias se
usan?Sistema deRecomendacin SalidaCmo las Cmo se presenta
larecomendaciones son informacin?realizadas?Fuente: Creacin propia8
Implementacin de un sistema de recomendaciones con PSO -- Ignacio
SalasD. 9. Sistemas de RecomendacinBasados en filtrado
colaborativoSe buscan las personas con interesessimilares al
usuario objetivoFuente: http://hablamosdeweb.blogspot.com9
Implementacin de un sistema de recomendaciones con PSO --
IgnacioSalas D. 10. Sistemas de RecomendacinBasados en filtrado
colaborativo Coeficiente de correlacin de Pearson(1) Para calcular
el puntaje(2)Implementacin de un sistema de10recomendaciones con
PSO -- Ignacio Salas D. 11. Sistemas de Recomendacin Basados en
filtrado colaborativo (Cayzer et al, 2002) usa AIS para hacer
recomendaciones Se buscan anticuerpos con aciertos cercanos Se
indica a los usuarios objetivo como antgenos Los dems usuarios son
anticuerpos La prediccin se hace usando la formula (2) con
Implementacin de un sistema de11 recomendaciones con PSO -- Ignacio
Salas D. http://loshermanos5c.blogspot.comFuente: 12. Sistemas de
Recomendacin Basados en filtrado colaborativo (Ujjin et al, 2002)
usa GA para hacer recomendaciones Fuente: (Ujjin et al, 2002)
Implementacin de un sistema de12 recomendaciones con PSO -- Ignacio
Salas D. 13. Sistemas de RecomendacinBasados en Contenido Aprenden
de la retroalimentacin con el usuario Tambin usan las
caractersticas del objetoFuente:
http://principiantesmac.comImplementacin de un sistema
de13recomendaciones con PSO -- Ignacio Salas D. 14. Sistemas de
RecomendacinBasados en Contenido (Mooney et al, 2000) desarrollan
LIBRA Clasificador de texto Bayesiano Ordena los ttulos por
preferenciaImplementacin de un sistema de14Fuente:
http://www.artistsvalley.comrecomendaciones con PSO -- Ignacio
Salas D. 15. Sistemas de Recomendacin Basados en Contenido (Debnath
et al, 2008) hbrido con filtrado colaborativo Se crea una lista
ordenada(3) Las ponderaciones se calculan por regresin line (4)
Implementacin de un sistema de15 recomendaciones con PSO -- Ignacio
Salas D. Fuente: Creacin Propia 16. Sistemas de RecomendacinBasados
en Minera de Datos Social El camino a travs del bosque Kleinberg:
autoridades y hubsImplementacin de unsistema de16recomendaciones
con PSOFuente: http://astruminhomine.blogspot.com/-- Ignacio Salas
D. 17. Sistemas de Recomendacin Basados en Minera de Datos Social
(Amento et al, 2003) implementa el sistema TopicShopFuente: (Amento
et al, 2003)17 Implementacin de un sistema de recomendaciones con
PSO -- Ignacio Salas D. 18. PSOVelocidadPosicinDesarrollado
porEberhart yKennedy Fuente : http://www.yunphoto.net/es/photo
base/yp1328.html18 Implementacin de un sistema de recomendaciones
con PSO -- Ignacio Salas D. 19. PSO Compara la posicin actual con
la mejor de la vecindadInercia Compara la posicin(5) actual con la
mejor anterior Implementacin de un sistema de19 recomendaciones con
PSO -- Ignacio Salas D. 20. PSO Caso binario La velocidad es una
probabilidad Cada componente de la posicin es un entero en
{0,1}(6)Implementacin de un sistema de20recomendaciones con PSO --
Ignacio Salas D. 21. PSO (Ujjin et al, 2003) es la continuacin se
(Ujjin et al, 2002) La velocidad mxima:(7) El fitness se calcula
restando el voto predicho y el real(8) Luego se promedian los
fitness de todos los tem Implementacin de un sistema de
recomendaciones con PSO -- Ignacio21 Salas D. 22. PSO (van der
Bergh et al, 2001) entrena una red neur PSO cooperativo Se usan K
enjambres El valor de un nodo de salida es calculado(9) Se calculan
las ponderaciones wdeImplementacin de un sistema22 recomendaciones
con PSO -- Ignacio Salas D. Fuente: http://www.portaleureka.com 23.
PSO (Cui et al, 2005) hace un algoritmo hbrido k- Means con PSO Se
puede ver el problema de agrupar, como un problema de optimizacin
Dos mdulos PSO (explora) K-Means (explota) Implementacin de un
sistema de23 recomendaciones con PSO -- Ignacio Salas D. Fuente:
http://www.mathworks.com/ 24. Propuesta PSO binario Representa un
listado de usuarios para hacer la recomendacin Elegir los usuarios
en virtud de minimizar la diferencia entre el puntaje real y el
predicho Implementacin de un sistema de24 recomendaciones con PSO
-- Ignacio Salas D. 25. Implementacin de un sistema de25
recomendaciones con PSO -- Ignacio Salas D. 26. Implementacin de un
sistema de recomendaciones con PSO Ignacio Salas DonosoProfesora
Gua: Mara Cristina Riff26 Implementacin de un sistema de
recomendaciones con PSO -- Ignacio Salas D. 27. Referencias Amento,
B., Terveen, L., Hill, W., Hix, D., y Schulman, R. 2003.
Experiments in Social Data Mining: The TopicShop System, en ACM
Transactions on Computer-Human Interaction, 10, 1, pp 54-85.
Cayzer, S. y Aickelin, U. 2002. A Recommender System based on the
Immune Network. IEEE Cui, X., Potok, T.E. y Palathingal, P. 2005.
document clustering using Particle swarm optimization. Swarm
Intelligence Symposium, SIS 2005. Debnath, S., Ganguly, N. y Mitra,
P. 2008. Feature Weighting in Content Based Recommendation System
Using Social Network Analysis. 17th international conference on
World Wide Web. Mooney, R. J., and Roy, L. 2000. Content-based book
recommending using learning for text categorization. Fifth
ACMConference on Digital Libraries, 195 204. Schwartz, B. 2004. The
paradox of choice: why more is less. New York: HarperCollins Ujjin,
S. y Bentley, P.J. 2002. Learning User Preferences Using Evolution.
4 Asia-Pacific Conference on Simulation Evolution and Learning.
Singapur. Ujjin, S. y Bentley, P.J. 2003. Particle Swarm
Optimization Recommender System. Swarm Intelligence Symposium.
IEEE.27 Implementacin de un sistema de recomendaciones con PSO --
Ignacio Salas D. van der Bergh, F. y Engelbrecht, A.P. 2001.
Training Product Unit Networks
