Information sources selection methodology for recommender systems based on intrinsic characteristics and trust measure

El treball desenvolupat en aquesta tesi presenta un profund estudi i proveix solucions innovadores en el camp dels sistemes recomanadors. Els metodes que usen aquests sistemes per a realitzar les recomanacions, metodes com el Filtrat Basat en Continguts (FBC), el Filtrat Collaboratiu (FC) i el Filtrat Basat en Coneixement (FBC), requereixen informacio dels usuaris per a predir les preferencies per certs productes. Aquesta informacio pot ser demografica (Genere, edat, adreca, etc), o avaluacions donades sobre algun producte que van comprar en el passat o informacio sobre els seus interessos. Existeixen dues formes d'obtenir aquesta informacio: els usuaris ofereixen explicitament aquesta informacio o el sistema pot adquirir la informacio implicita disponible en les transaccions o historial de recerca dels usuaris. Per exemple, el sistema recomanador de pellicules MovieLens (http://movielens.umn.edu/login) demana als usuaris que avaluin almenys 15 pellicules dintre d'una escala de * a * * * * * (horrible, ., ha de ser vista). El sistema genera recomanacions sobre la base d'aquestes avaluacions. Quan els usuaris no estan registrat en el sistema i aquest no te informacio dells, alguns sistemes realitzen les recomanacions tenint en compte l'historial de navegacio. Amazon.com (http://www.amazon.com) realitza les recomanacions tenint en compte les recerques que un usuari a fet o recomana el producte mes venut. No obstant aixo, aquests sistemes pateixen de certa falta d'informacio. Aquest problema es generalment resolt amb l'adquisicio d'informacio addicional, se li pregunta als usuaris sobre els seus interessos o es cerca aquesta informacio en fonts addicionals. La solucio proposada en aquesta tesi es buscar aquesta informacio en diverses fonts, especificament aquelles que contenen informacio implicita sobre les preferencies dels usuaris. Aquestes fonts poden ser estructurades com les bases de dades amb informacio de compres o poden ser no estructurades com les pagines web on els usuaris deixen la seva opinio sobre algun producte que van comprar o posseixen. Nosaltres trobem tres problemes fonamentals per a aconseguir aquest objectiu: 1 . La identificacio de fonts amb informacio idonia per als sistemes recomanadors. 2 . La definicio de criteris que permetin la comparanca i seleccio de les fonts mes idonies. 3 . La recuperacio d'informacio de fonts no estructurades. En aquest sentit, en la tesi proposada s'ha desenvolupat: 1 . Una metodologia que permet la identificacio i seleccio de les fonts mes idonies. Criteris basats en les caracteristiques de les fonts i una mesura de confianca han estat utilitzats per a resoldre el problema de la identificacio i seleccio de les fonts. 2 . Un mecanisme per a recuperar la informacio no estructurada dels usuaris disponible en la web. Tecniques de Text Mining i ontologies s'han utilitzat per a extreure informacio i estructurar-la apropiadament perque la utilitzin els recomanadors. Les contribucions del treball desenvolupat en aquesta tesi doctoral son: 1. Definicio d'un conjunt de caracteristiques per a classificar fonts rellevants per als sistemes recomanadors 2. Desenvolupament d'una mesura de rellevancia de les fonts calculada sobre la base de les caracteristiques definides 3. Aplicacio d'una mesura de confianca per a obtenir les fonts mes fiables. La confianca es definida des de la perspectiva de millora de la recomanacio, una font fiable es aquella que permet millorar les recomanacions. 4. Desenvolupament d'un algorisme per a seleccionar, des d'un conjunt de fonts possibles, les mes rellevants i fiable utilitzant les mitjanes esmentades en els punts previs. 5. Definicio d'una ontologia per a estructurar la informacio sobre les preferencies dels usuaris que estan disponibles en Internet. 6. Creacio d'un proces de mapatge que extreu automaticament informacio de les preferencies dels usuaris disponibles en la web i posa aquesta informacio dintre de l'ontologia. Aquestes contribucions permeten aconseguir dos objectius importants: 1 . Millorament de les recomanacions usant fonts d'informacio alternatives que sigui rellevants i fiables. 2 . Obtenir informacio implicita dels usuaris disponible en Internet.