Beacommender : A Sensor-based Recommender System for Smart Phones
Creators: name: Χαιριστανίδης, Στέργιος Ελευθερίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2016
Subjects: Εξόρυξη Γνώσης
Συστήματα Συστάσεων
Διμερής Γράφοι
Data Mining
Recommender Systems
Bipartite Networks

description: In the past few years, there is a rapid evolution of different kind of net-works over the Inter- net (i.e. users-products network of an e-shop, interre-lated web pages through hyperlinks, etc.), even though, we are mainly aware of social networks, such as Facebook and Twitter. The problem of measuring “similarity" of objects arises in all these types of networks. We decided to cope with the “Link Prediction" problem. We devised a method called “Omni- Rank", which is an extension of the well-known Simrank algorithm, and combined it with the Collaborative Filtering technique in the recommender systems’ domain. Furthermore, in this thesis we aim to bring closer the digital stores(e-shops) with the conventional ones by ex-ploiting iBeacon technology and smartphones, which, along with the help of mobile apps, would take advantage of geographical position of users and be benefited from their physical context(time, temperature, motion, etc.) to leverage the accuracy of recommendations. Our main aim in this thesis is to construct such a system, which would combine the preferences of users resulting from their behaviour on a website with their preferences resulting from a visit to a local store or a local shopping centre. The combination of the above preferences would result in enhanced personalised recommendations which would be more accurate and include a variety of items. Concerning our proposed algorithm, our goal was to show that it could provide better results in terms of link prediction and similar object search. We have conducted an experimental comparison of our method against two other state-of-the-art link prediction algorithms (Simrank and P-Rank) on two real-world datasets(Geosocialrec and Hetrec Movielens 2011). Our experimental results have shown that our method is superior than its competitors in terms of recommendations’ accuracy. We finally propose some potential business exploitations of our proposed recom-mender system.
description: Τα προηγούμενα χρόνια, υπάρχει μια ραγδαία ανάπτυξη διαφορετικών ειδών δικτύων στο Διαδίκτυο (π.χ. χρήστες - προϊόντα σε ένα ηλεκτρονικό κατάστημα, συσχετιζόμενες ιστοσελίδες μέσω υπερσυνδέσμων, κτλ.), πέρα από τα κοινωνικά δίκτυα που είναι αυτά που γνωρίζουμε κυρίως, όπως το Facebook και το Twiitter. Σε όλους αυτούς τους τύπους δικτύων εγείρεται το πρόβλημα μέτρησης της "ομοιότητας" των αντικειμένων Εμείς αποφασίσαμε να αντιμετωπίσουμε αυτό το πρόβλημα του "Link Prediction". Κατασκευάσαμε μια μέθοδο, την OmniRank, η οποία είναι μια επέκταση του πολύ γνωστού αλγορίθμου SimRank, και τη συνδυάσαμε με την τεχνική του Συνεργατικού Φιλτραρίσματος. Επιπλέον, στη συγκεκριμένη διπλωματική εργασία, σκοπεύουμε να φέρουμε πιο κοντά τα ψηφιακά καταστήματα (eshops) με τα συμβατικά χρησιμοποιώντας την τεχνολογία "iBeacon" και τα έξυπνα τηλέφωνα, τα οποία, μαζί με τη βοήθεια των εφαρμογών κινητών συσκευών, θα αξιοποιήσουν τη γεωγραφική θέση των χρηστών και θα επωφεληθούν από τα στοιχεία του περιβάλλοντός τους(χρόνος, θερμοκρασία, κίνηση) για να βελτιώσουν την ακρίβεια των συστάσεων. Ο κύριος στόχος μας σε αυτή την διπλωματική εργασία είναι να κατασκευάσουμε ένα τέτοιο σύστημα, που θα συνδυάζει τις προτιμήσεις των χρηστών οι οποίες θα προκύπτουν από τη συμπεριφορά τους όταν επισκέπτονται μία ιστοσελίδα και τις προτιμήσεις τους από μία επίσκεψη σε ένα τοπικό κατάστημα ή εμπορικό κέντρο. Ο συνδυασμός των παραπάνω προτιμήσεων θα έχει σαν αποτέλεσμα βελτιωμένες και πιο προσωποποιημένες συστάσεις οι οποίες θα είναι πιο ακριβείς και θα περιλαμβάνουν πληθώρα προϊόντων. Αναφορικά με τον προτεινόμενο αλγόριθμο, ο σκοπός μας είναι να δείξουμε ότι μπορεί να παρέχει καλύτερα αποτελέσματα σχετικά με την αναζήτηση όμοιων αντικειμένων. Στην παρούσα διπλωματική εργασία έχουμε διενεργήσει μία πειραματική σύγκριση της μεθόδου μας με δύο άλλους πολύ γνωστούς αλγορίθμους(SimRank και P-Rank) πάνω σε δύο πραγματικά σύνολα δεδομένων (Geosocialrec και Hetrec Movielens 2011). Τα πειραματικά αποτελέσματα μας δείχνουν ότι η μέθοδός μας είναι ανώτερη από τους ανταγωνιστές της σε σχέση με την ακρίβεια συστάσεων. Τέλος, προτείνουμε κάποιες πιθανές εμπορικές αξιοποιήσεις του προτεινόμενου συστήματος συστάσεων.