Systèmes de Recommandation - Université de...
Transcript of Systèmes de Recommandation - Université de...
![Page 1: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/1.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Systèmes de Recommandation
David Loup
![Page 2: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/2.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Systèmes de recommandation
Plan
• Définition
• Motivations
• Domaine : Films
• Techniques / Approches
• Exemples
• Problèmes
• Evolution future
2/33
![Page 3: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/3.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Définition
• Une plateforme pour une interaction sociale
• Une manière de proposer à l’utilisateur des produitsqui sont susceptibles de l’intéresser
• Recommandation, prédiction, opinion
3/33
![Page 4: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/4.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Motivations
• Quantité d’information disponible de plus en plus grande
• Reproduire un mécanisme de la vie de tous les jours
• Découvrir de nouveaux produits
• Pour un site marchand : améliorer les ventes
4/33
![Page 5: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/5.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Films
• Popularité
• Diversité
• Fonctionne déjà par recommandation
5/33
![Page 6: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/6.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Comment faire ?
• Les anciens utilisateurs peuvent remplir desquestionnaires qui vont servir aux nouveauxutilisateurs ou rédiger des commentaires
• Comparaison simple (pour les genres de films)
• Algorithmes de recherche
6/33
![Page 7: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/7.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Approches
• Content-Based Filtering (Filtrage par contenu)
• Collaborative Filtering (Filtrage collaboratif)
• Knowledge-based systems
7/33
![Page 8: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/8.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Content-Based Filtering
• Basé sur les objets déjà évalués/sélectionnés : Item – Item
• Basé sur le profil de l’utilisateur : User – Item
• Basé sur l’utilisation d’un modèle
8/33
![Page 9: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/9.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Le Profil de l’utilisateur
• Critères importants
• Prise en compte
Comparaisons booléennes
Génération d’un modèle
9/33
![Page 10: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/10.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Le Profil de l’utilisateur - Exemple
• Nom d’utilisateur : Bob• Homme, 45 ans.• Fréquente les salles de cinéma depuis 30 ans.• Genre préféré : cinéma fantastique.• Période préférée : années 1970.• Réalisateurs favoris : Dario Argento, Terence Fisher
10/33
![Page 11: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/11.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Content-Based Filtering - Inconvénients
• Nécessite un contenu descriptif, difficile pour lesfilms
• Manque de sérendipité
• Passe facilement à côté de recommandationsintéressantes
11/33
![Page 12: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/12.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Content-Based Filtering - Evolutions
• Utilisation du Web sémantique
• Description des données : XML, RDF
12/33
![Page 13: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/13.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Collaborative Filtering
• Se base sur les utilisateurs jugés « similaires »
• Détermination des groupes d’utilisateurs
Méthode agrégative
Méthode centralisée
[Veletsianos, 2002]
13/33
![Page 14: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/14.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Collaborative Filtering (suite)
• Indépendant du contenu, facteur humain (esthétique)
• Toute forme de contenu peut être concernée du momentqu’un humain peut l’apprécier
• Matrice de notation
14/33
![Page 15: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/15.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Collaborative Filtering (suite)
Matrice de notation
Utilisateurs
nmnin
jmjij
mi
rrr
rrr
rrr
,,,1
,,,1
1,1,1,1
.........
Films
[Vozalis E., Margaritis K.G., 2003]
15/33
![Page 16: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/16.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Collaborative Filtering (suite)
Algorithmes « Memory-Based »
• Etablir une prédiction de vote pour l’utilisateur
• Utiliser la moyenne des votes pour un utilisateur
• Définir la similarité entre utilisateurs : corrélation de Pearson,similarité de vecteurs…
[Breese, J.S., et al, 1998]
16/33
![Page 17: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/17.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Collaborative Filtering – (suite)
• Problèmes liés au remplissage de la matrice
• Problème du premier vote
• Votes épars
• Nécessite beaucoup de votes pour pertinence
17/33
![Page 18: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/18.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Collaborative Filtering (suite)
Algorithmes « Model-Based »
• Compiler le profil de l’utilisateur
• Utilisation des informations fournies implicitementou explicitement, et des votes précédents
• Application du modèle pour prédire l’opinion del’utilisateur
[Sarwar, B., et al, 2000]
18/33
![Page 19: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/19.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Knowledge-Based Systems
• Utiliser la connaissance qu’on a de l’utilisateur etdes produits pour faire correspondre les deux
• Modèles implicites ou explicites
• Arbres de décision, CBR (Case-Based Reasoning)
[Burke, B., 2001]
19/33
![Page 20: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/20.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Knowledge-Based Systems (suite)
Problèmes :
• Nécessite une ingénierie des connaissances importante
• Savoir quelles caractéristiques sont importantes
• Les caractéristiques doivent être accessibles
• Pour les films : toujours le problème du contenu
20/33
![Page 21: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/21.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Systèmes Hybrides
La nature du contenu des films pousse vers lefiltrage collaboratif
Mais qui a ses défauts…
→ L’améliorer en utilisant une des deux autres approches
21/33
![Page 22: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/22.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Systèmes Hybrides (suite)
• En utilisant deux composants indépendants
• Graphes conceptuels ([Paulson, P., et al, 2003]
22/33
![Page 23: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/23.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Recommandation de films
• IMDB
• Movies2Go
• Recommendz
• MovieLens
23/33
![Page 24: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/24.jpg)
IMDB
![Page 25: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/25.jpg)
IMDB(Suite)
![Page 26: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/26.jpg)
Movies2Go
![Page 27: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/27.jpg)
Recommendz
![Page 28: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/28.jpg)
MovieLens
![Page 29: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/29.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Problèmes
• Coûteux en ressources, maintenance difficile
• La vie privée
• Le feedback, la discipline des utilisateurs
• L’influence sur le comportement des utilisateurs
29/33
![Page 30: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/30.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Evolutions Futures
• Méta systèmes de recommandation
• Privilégier le Feedback
• Créer des communautés
• Amélioration de l’interface : justification des recommandations, explications graphiques
30/33
![Page 31: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/31.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Systèmes de recommandation
Conclusion
• Un système doit utiliser toutes les informationspossibles pour effectuer une recommandation entemps réel
• Perspectives plus larges concernant la prédiction du comportement
31/33
![Page 32: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/32.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
RéférencesVeletsianos, G. "Recommender Systems and Personalization Techniques" In CS 50 : Internet Programming 2002.
Paulson, P.; et Tzanavari, A. "Combining Collaborative and Content-Based Filtering UsingConceptual Graphs" Book chapter in: J.Lawry, J.G.Shanahan and A.Ralescu (eds.). pp. 168-185.
Burke, R. "Knowledge-based recommender systems", In Encyclopedia of Library and Information Science, 2000.
32/33
![Page 33: Systèmes de Recommandation - Université de Montréalaimeur/cours/ift6261/Presentations-etudiant… · Université de Montréal – Février 2004 Définition Motivations Approches](https://reader036.fdocuments.fr/reader036/viewer/2022063008/5fbc6522ce15452f51210cfd/html5/thumbnails/33.jpg)
Université de Montréal – Février 2004
Définition Motivations ApprochesExemples Problèmes Evolution
Références (suite)Sarwar, B.M.; Karypis, G.; Konstan, J.A.; et Riedl, J.T.“Analysis of recommendation algorithms for ecommerce,”In Electronic Commerce, 2000.
Breese, J.S.; Heckerman, D.; et Kadie, C., "Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering" In Proceedings of the Fourteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Madison WI, July 1998
Vozalis E., et Margaritis K.G., "Analysis of Recommender Systems Algorithms" in HERCMA-2003, September 2003, Athens, Greece.
33/33