4. Origini [1]
• Cristoforo Armeno, 1557
Fiaba persiana “Tre principi di
Serendippo”
• Horace Walpole, 1754
“Making discoveries by
accident and sagacity, of things
which one is not on quest of”
ispirandosi alla fiaba
• Pek van Andel, 1994
“The art of making an unsought
finding”
5. Scoperte ed Invenzioni
• Il continente americano da parte di Cristoforo Colombo
• La dinamite da parte di Alfred Nobel
• La penicillina da parte di Alexander Fleming
• Gli effetti psichedelici dell'LSD da parte di Albert Hofmann
• Il cellophane inventato nel 1908 da Jacques Edwin Brandenberger
• La struttura del benzene da parte di Friedric August Kekulé
6. Serendipità nella
ricerca scientifica [2]
• "It should be recognized that
serendipitous discoveries are of
significant value in the advancement of
science and often present the foundation
for important intellectual leaps of
understanding" - M.K. Stoskopf
• Serendipità come risultato di una grande
preparazione e di una mente aperta e
curiosa
• Queste caratteristiche permettono il
riconoscimento della serendipità quando
essa si manifesta
7. Serendipità, creatività e casualità [1] [3]
• Non proviene da casualità ma da circostanze portate alla luce da un’attività ai
limiti tra il conscio e l’inconscio
• Classificazione degli “information seekers”
• Ruolo delle caratteristiche personali nella serendipità
• “Lateral thinking” e tecniche (de Bono)
8. Equazioni della serendipità 1/2 [4]
• P = Problema
KP = Conoscenza di dominio del problema
EP = Errata conoscenza i dominio del problema
M = Ispirazione
KM = Conoscenza di dominio dell’ispirazione
S = Soluzione
KN = Nuova conoscenza
• Creatività convenzionale
P1 ∈ (KP1), M ∈ (KM) S1 ∈ (KP1, KM, KN)
• Serendipità
P1 ∈ (KP1), M ∈ (KM) P2 ∈ (KP2), S2 ∈ (KP2, KM, KN)
9. Equazioni della serendipità 2/2 [4]
• P = Problema
KP = Conoscenza di dominio del problema
EP = Errata conoscenza i dominio del problema
M = Ispirazione
KM = Conoscenza di dominio dell’ispirazione
S = Soluzione
KN = Nuova conoscenza
• Serendipità senza ispirazione
P1 ∈ (KP1) P2 ∈ (KP2), S2 ∈ (KP2, KN)
• Serendipità da conoscenza errata
P1 ∈ (KP1, EP1) P2 ∈ (KP2), S2 ∈ (KP2, KN)
11. Max 1/2 [5]
• Agente software che naviga il web, simulando il comportamento umano,
cercando informazioni interessanti per l’utente
• L’obiettivo è di stimolare la creatività dell’utente permettendo nuovi punti di
entrata alle informazioni e indurre scoperte basate sulla serendipità
• Utilizza tecniche IR ed euristiche ad-hoc
12. Max 2/2 [5]
• Processo di ricerca e navigazione (best fit - treshold)
• Valutazione euristica basata sul prodotto esterno
• L’interazione con l’utente avviene via e-mail
• Utilizzo di WordNet
14. Ieri, oggi e domani...
• “La ricerca delle informazioni tramite mezzi informatici può ridurre la
probabilità di incontrare informazioni serendipitose” - Gup (1997-1998)
• “La figura del ricercatore immerso nei libri alla ricerca di connessioni
serendipitose può sembrare antiquata, ma rimane potente, la sfida per le
librerie digitali è di preservare questa opportunità” - Huwe 1999
• C’è un grado di reazione emotiva associato alla scoperta serendipitosa di
informazioni che è difficile catturare con un sistema di valutazione
15. Ovvietà delle
raccomandazioni [6]
• Esempi (Viaggi - White Album -
Star Trek)
• Ratability: probabilità che un
item sia il prossimo ad essere
sottoposto all’utente dato il
profilo
• L’assunzione implicita è che
l’utente sia interessato all’item
con la maggiore ratability. E’
vera per problemi di
classificazione ma non per i
recommenders
16. Novelty vs Serendipity [7] [8]
• Entrambi esempi di non-ovvietà
• Novelty: raccomandazione di un item non conosciuto che l’utente avrebbe
potuto scoprire autonomamente
• Serendipity: raccomandazione di un item non conosciuto che l’utente NON
avrebbe potuto scoprire autonomamente
• Esempio Movie Recommender
18. Inadeguatezza delle
metriche classiche [7]
• Le metriche classiche non
tengono conto di ovvietà,
novelty e serendipity
• Raccomandazione accurata ≠
raccomandazione utile per
l’utente
• Impossibile valutare il grado di
serendipità senza considerare il
feedback degli utenti
19. Valutazione basata sull’utente [9]
• Gli utenti non vogliono un algoritmo con punteggi migliori, ma una
raccomandazione sensata
• Bisogna considerare compiti e obiettivi degli utenti in relazione ad algoritmi
diversi per ottenere raccomandazioni utili
• Human-Recommender Interaction: Framework per strutturare aspetti
dell’interazione tra uomo e recommender, basato sulle esperienze e desideri
dell’utente
20. Proposte
• Interviste agli utenti che
contengano:
• Percentuale di item
sconosciuti su tutti quelli
proposti
• Percentuale di item
interessanti su tutti quelli
proposti
• Soddisfazione della
raccomandazione
21. Strategie per migliorare la serendipità [3]
• “Blind Luck”: ritorno di raccomandazione casuale
• “Prepared Mind”: profilazione accurata dell'utente
• “Anomalies and Exception”: ricerca per dissimilarità
• “Reasoning by Analogy”: non ancora implementato
23. Assunto di base
• Il profilo di un utente non rappresenta i gusti dell’utente come in un classico
sistema di recommending, ma rappresenta ciò che l’utente conosce
• A tal proposito esso può essere aggiornato con delle informazioni non solo
sugli acquisti ma anche sulle ricerche, poiché se l’utente ricerca qualcosa,
questo qualcosa o è da lui conosciuto, o lo diventa a seguito della
visualizzazione dei risultati della ricerca
• Il profilo può essere aggiornato anche con informazioni sulle semplici
visualizzazioni degli item
24. Probabilità del verificarsi della serendipità
• La serendipità non può avvenire se l’utente conosce già ciò che gli viene
proposto
• Minore è la probabilità che l’utente conosca un item, maggiore è la probabilità
che la proposta sia serendipitosa
• Possiamo assumere che la probabilità che l’utente conosca qualcosa
concettualmente vicino a ciò che siamo certi lui conosca sia maggiore della
probabilità che lui conosca qualcosa di concettualmente lontano
• Se decidiamo di valutare la vicinanza concettuale con una metrica di
similarità, ne risulta che è più probabile che si verifichi serendipità proponendo
all’utente qualcosa di dissimile dal suo profilo
25. Affiancare, non sostituire
• Una proposta che ha l’intento di favorire la serendipità dunque può basarsi
sulla dissimilarità
• Ovviamente nell’uso pratico di un recommender non ci si può basare
solamente su proposte serendipitose
• Si può però affiancare ad una proposta basata su metodi classici una
proposta serendipitosa che stimoli l’utente e gli dia nuovi “Entry Point” agli
item presenti nel sistema
26. Obiettivi nobili e pratici
• Gli obiettivi sono dunque:
• Nobili: permettere all’utente di conoscere qualcosa di nuovo, di fare
nuove scoperte interessanti, di confrontarsi con qualcosa di diverso
rispetto a ciò a cui è abituato, sollecitando la sua curiosità
• Pratici: aumentare la possibilità che l’utente conosca un item che non
avrebbe potuto scoprire in altra maniera (o che gli sarebbe stato difficile
scoprire in altra maniera), aumentare il tasso di serendipità complessivo
nelle proposte del recommender
28. Profilo della Conoscenza
• I profilo utente solitamente rappresenta i gusti dell’utente
• Per implementare il modulo di serendipità sarebbe più utile un profilo che
rappresenti le conoscenze dell’utente, i campi di interesse, ecc.
• In tal senso sarebbe opportuno tener traccia delle pagine visitate e delle
ricerche effettuate dall’utente
29. Profilo inverso
• Dovendo ricercare per dissimilarità, il sistema dovrà creare una versione
“inversa” del profilo utente
• Si sostituiscano i pesi tf-idf con dei pesi ricavati da questa formula:
• ∀ wi ∈ P: nwi = maxweight(P) - wi
• wi è il peso della word nella i-esima posizione nel vettore originale,
maxweight(P) è il peso più alto all’interno del profilo P, nwi è il peso della word
nella i-esima posizione nel “vettore inverso”
30. Randomicità all’interno del treshold
• Per evitare problemi di cold start e di proposte ripetute si può selezionare la
proposta in maniera casuale
• Data una lista di risultati in ordine di ranking si può imporre un treshold di
similarità (dissimilarità) all’interno del quale scegliere casualmente l’item da
proporre
• Si può altresì scegliere casualmente l’item da proporre all’interno degli x item
più simili (dissimili) indipendentemente dal valore di similarità (dissimilarità)
proporzionando x sul quantitativo totale degli item presenti nel sistema
33. Sviluppi futuri
• Implementazione di un “Reasoner by Analogy”
• Implementazione degli altri algoritmi proposti da de Bono e Toms
• Implementare un sistema che scelga l’algoritmo da utilizzare in base all’utente
e al task che deve compiere
• Progettazione di un “negoziante virtuale” con cui interagire durante la
navigazione che faccia un’analisi per ricondurre l’utente e il task che deve
compiere all’interno di uno dei profili HRI e modifichi di conseguenza il
sistema, cambiando algoritmo di retrieval, approccio di filtering, ecc.
34. Bibliografia 1/2
• [1] Anatomy of the Unsought Finding. Serendipity: Orgin, History, Domains,
Traditions, Appearances, Patterns and Programmability - van Andel (1994)
• [2] Serendipity and Information Seeking - Foster & Ford (2003)
• [3] Serendipitous Information Retrieval - Toms (2000)
• [4] The Serendipity Equations - de Figueiredo, Campos (2001)
• [5] Searching the Unsearchable: Inducing Serendipitous Insights - de
Figueiredo, Campos (2001)
35. Bibliografia 2/2
• [6] Accurate is not always good: How Accuracy Metrics have hurt
Recommender Systems - McNee, Riedl, Konstan (2006)
• [7] Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems - Herlocker,
Konstan, Terveel, Riedl (2004)
• [8] Modern Information Retrieval - Baeza-Yates, Ribeiro-Neto (1999)
• [9] Making Recommendations Better: An Analytic Model for Human-
Recommender Interaction - McNee, Riedl, Konstan (2006)
![Modulo di Serendipità in Michele Filannino
[info@filanninomichele.com]
ITem Recommender Piero Molino
[piero.molino@gmail.com]](https://image.slidesharecdn.com/presentazione-100112060217-phpapp01/85/Modulo-di-serendipita-in-un-Item-Recommender-System-1-320.jpg)
