Dimensionality reduction in data mining
Creators: name: Ζιούπος, Ανδρέας Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2015
Subjects: Τεχνικές απομείωσης διαστάσεων σε πίνακες
Εξόρυξη δεδομένων
Πρόβλεψη βαθμολογιών
Matrix factorization methods
Data mining
Rating prediction

description: Τhe “information overload” problem affects our everyday experience while searching for knowledge on a topic. To overcome this problem, we often rely on recommendations from others who have more experience on the topic. In Web, this is attained with the usage of Collaborative Filtering (CF), which provides recommendations based on the suggestions of users who have similar preferences. However, naive Collaborative Filtering cannot deal with challenging issues such as scalability, noise, and sparsity. We can deal with all the aforementioned challenges by applying matrix decomposition methods (also known as factorization methods). This thesis presents well-known decomposition methods for recommender systems, such as Singular Value Decomposition, Non-negative Matrix Factorization, UV-Decomposition, etc. We describe in details the pros and cons of each technique. For each method, we provide a detailed theoretical mathematical background and a step-by-step analysis, by using an integrated toy example, which runs throughout all chapters of this thesis, and helps the reader to understand clearly the differences among factorization methods. The last but one chapter compares the different methods on real datasets, such as Epinions and GeoSocialRec. It also provides an insight about the advantages and disadvantages of each method. In the last chapter, we highlight the most important issues that came up from our experimental process and we give future research directions for improving recommendations based on matrix factorization.
description: Το πρόβλημα της «υπερβολικής πληροφορίας» επηρεάζει την καθημερινότητά μας ενώ αναζητούμε γνώση πάνω σε ένα αντικείμενο. Προκειμένου να αντιμετωπίσουμε αυτό το πρόβλημα, συνήθως βασιζόμαστε σε συστάσεις άλλων οι οποίο έχουν περισσότερη εμπειρία στο αντικείμενο. Στο Διαδίκτυο, αυτό είναι γνωστό ως Collaborative Filtering (CF), που παρέχει συστάσεις βάσει των υποδείξεψν χρηστών που έχουν παρόμοια χαρακτηριστικά. Όμως, η απλή τεχνική του Collaborative Filtering δεν μπορεί να αντιμετωπίσει προβλήματα όπως η επεκτασιμότητα, ο θόρυβος και η αραιότητα των δεδομένων. Μπορούμε να αντιμετωπίσουμε όλα τα παραπάνω προβλήματα εφαρμόζοντας τεχνικές αποσύνθεσης πινάκων. Η παρούσα διπλωματική εργασία παρουσιάζει τις πιο γνωστές τεχνικές αποσύνθεσης πινάκων για συστήματα συστάσεων, όπως Singular Value Decomposition, Non-negative Matrix Factorization, UV-Decomposition, κ.α. Περιγράφονται τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα κάθε τεχνικής. Για κάθε μέθοδο, παρατίθεται λεπτομερώς το μαθηματικό υπόβαθρο και η βήμα-προς-βήμα ανάλυση, χρησιμοποιώντας ένα κοινό παράδειγμα, το οποίο εφαρμόζεται σε όλα τα κεφάλαια της διπλωματικής εργασίας, και βοηθάει τον αναγνώστη να καταλάβει τις διαφορές ανάμεσα στις διάφορες μεθόδους. Στο προτελευταίο κεφάλαιο συγκρίνονται οι διάφοροι μέθοδοι σε υπαρκτές βάσεις δεδομένων, όπως Epinions και GeoSocialRec. Ακόμη παρέχει μία εικόνα των προτερημάτων και μειονεκτημάτων της κάθε μεθόδου. Στο τελευταίο κεφάλαιο, τονίζονται τα σημαντικότερα θέματα που προέκυψαν από την πειραματική διαδικασία και παρέχονται κατευθυντήριες για περαιτέρω έρευνα ώστε να βελτιωθούν οι συστάσεις βάσει των τεχνικών αποσύνθεσης πινάκων.