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Ansätze für gemeinschaftliches Filtering

Ein Vortrag von Matthias Attenbrunner aus dem Hauptseminar "Personalisierung mit großen Daten".

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Ansätze für gemeinschaftliches Filtering

Matthias Attenbrunner
06.Dezember 2013
Seminar zur Personalisierung großer Daten
Übersicht:
1.
2.
3.
4.
5.
6.

Problemdarstellung
Definition von gemeinschaftlichen Filtering
Arten des gemeinschaftlichen Filtering
Grundlagen des gemeinschaftlichen Filtering
Model Based (Modellbasierende) Algorithmen
Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen
a) User-Based Collaborated Filtering
b) Item-Based Collaborated Filtering
c) Vergleich
7. Vor- und Nachteile
8. Einsatzgebiete
Ansätze für gemeinschaftliches Filtering

2
1. Problemdarstellung

Ansätze für gemeinschaftliches Filtering

3
1. Problemdarstellung:

• Große Informationsflut seit Anfang der 90er
 Verlust der Übersicht des Einzelnen über die
Informationen, die er benötigt oder nützlich sind


Unternehmen müssen neue Wege finden die
Informationen neu zu bewerten und zu nutzen

Ansätze für gemeinschaftliches Filtering

4
1. Problemdarstellung:

• Unterschiede des Internets zu andere
Massenmedien
 One-To-Many-Kommunikation: Fernsehen,
Radio, etc
 Many-To-Many-Kommunikation: Internet

Ansätze für gemeinschaftliches Filtering

5
2. Definition von gemeinschaftlichen Filtering

Ansätze für gemeinschaftliches Filtering

6
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Ansätze für gemeinschaftliches Filtering

  • 1. Ansätze für gemeinschaftliches Filtering Matthias Attenbrunner 06.Dezember 2013 Seminar zur Personalisierung großer Daten
  • 2. Übersicht: 1. 2. 3. 4. 5. 6. Problemdarstellung Definition von gemeinschaftlichen Filtering Arten des gemeinschaftlichen Filtering Grundlagen des gemeinschaftlichen Filtering Model Based (Modellbasierende) Algorithmen Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen a) User-Based Collaborated Filtering b) Item-Based Collaborated Filtering c) Vergleich 7. Vor- und Nachteile 8. Einsatzgebiete Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 2
  • 3. 1. Problemdarstellung Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 3
  • 4. 1. Problemdarstellung: • Große Informationsflut seit Anfang der 90er  Verlust der Übersicht des Einzelnen über die Informationen, die er benötigt oder nützlich sind  Unternehmen müssen neue Wege finden die Informationen neu zu bewerten und zu nutzen Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 4
  • 5. 1. Problemdarstellung: • Unterschiede des Internets zu andere Massenmedien  One-To-Many-Kommunikation: Fernsehen, Radio, etc  Many-To-Many-Kommunikation: Internet Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 5
  • 6. 2. Definition von gemeinschaftlichen Filtering Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 6
  • 7. 2. Definition von gemeinschaftlichen Filtering: Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 7
  • 8. 3. Arten des gemeinschaftlichen Filtering Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 8
  • 9. 3. Arten des gemeinschaftlichen Filtering: Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 9
  • 10. 4. Grundlagen des gemeinschaftlichen Filtering Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 10
  • 11. 4. Grundlagen des gemeinschaftlichen Filtering: Grundidee: Hat man eine große Anzahl an Benutzern und ihre Bewertungen bzw Gewohnheiten, kann man diese vergleichen, Ähnliche finden und daraus Lücken in den Bewertungen dieser Benutzer schließen. Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 11
  • 12. 4. Grundlagen des gemeinschaftlichen Filtering: Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 12
  • 13. 4. Grundlagen des gemeinschaftlichen Filtering: • Erhebung von Benutzerdaten: – Logindaten (z.B.: Seitenaufrufe, Logindauer, …) – Suchanfragen – Kommentare – Befragungen – Bewertungen • • • • nominale Daten (z.B.: Augenfarbe, Gut/Schlecht, 1/0, …) ordinale Daten (z.B.: {schlechter, schlecht, neutral, gut, besser}) interval (z.B.: Kalenderdaten, Temperatur in Grad/Fahrenheit, …) Ratio (z.B: Alter, Längenangaben, …) – sekundäre Erhebung (z.B.: Ankauf von existierenden Matrizen) Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 13
  • 14. 4. Grundlagen des gemeinschaftlichen Filtering: • Proximitätsberechnung: Berechnung der Ähnlichkeit zwischen dem aktiven Benutzer bzw. dessen bewertete Items mit denen in der Datenbank gespeicherten. Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 14
  • 15. 4. Grundlagen des gemeinschaftlichen Filtering: • Auswahl der Mentoren: 1. Ähnlichkeit muss berechnet worden sein 2. Die Mentoren müssen sich um mindestens einmal unterscheiden 3. Die Mentoren können eine Mindestähnlichkeit besitzen 4. Die Mentoren können nur eine positive Mindestähnlichkeit besitzen Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 15
  • 16. 4. Grundlagen des gemeinschaftlichen Filtering: • Prognose: Berechnung von Prognosen auf der Bewertungen der zuvor ausgewählten Mentoren. Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 16
  • 17. 5. Model Based (Modellbasierende) Algorithmen Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 17
  • 18. 5. Model Based (Modellbasierende) Algorithmen: • Grundidee: 1. Auswahl sog. Trainingssets (eine aus der Datenmatrix ausgewählte Teilmatrix) 2. Offlineberechnung der Parameter eines Modells 3. Berechnung der Prognose auf Basis der Parameter Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 18
  • 19. 5. Model Based (Modellbasierende) Algorithmen: • Vorteile: Prognose, die online berechnet wird, ist viel schneller • Nachteile: Bei der Modellbildung kann ein Informationsverlust entstehen Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 19
  • 20. 5. Model Based (Modellbasierende) Algorithmen: • Arten: – Clustermodelle – Bayessche Netzwerke – Regelbasierende (rule-based) Annäherung – Neuronale Netzwerke – …. Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 20
  • 21. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 21
  • 22. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: Definition: – Liste von m Benutzer : – Liste von n items (Artikel/Objekte): – Liste von items von Benutzer ui : – Liste von Benutzer von item ii : – Aktiver Benutzer: – Rating von Benutzer u und item i : Ansätze für gemeinschaftliches Filtering U = {u1, u2, … , um} I = {i1, i2, … , in} Iui Uii ua rui 22
  • 23. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: a) User-Based Collaborated Filtering Grundlagen: 1. Die Ähnlichkeiten der Benutzer berechnen und in eine (Benutzer X Benutzer) – Matrix eintragen 2. Auswahl der k ähnlichsten Nachbarn (Mentoren) 3. Berechnung der Fehlenden Bewertungen auf Basis der k Mentoren Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 23
  • 24. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: a) User-Based Collaborated Filtering Proximitätsberechnung: • Betrachtung der Informationen als Vektoren • Berechnung der Ähnlichkeit über die Cosinus-VektorÄhnlichkeit xa  xb cos( xa , xb )  xa xb Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 24
  • 25. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: a) User-Based Collaborated Filtering Proximitätsberechnung: • Übertragen auf das Bewertungssystem indem ein Benutzer u als xu betrachtet wird • xui = rui falls eine Bewertung bei i vor liegt und anders 0 Formel für Benutzer u und v: CV (u, v)  cos( xu , xv )  r r iI uv ui vi 2 2 rui  rvj  iI u jI v Iuv beschreibt die Items die beide Benutzer bewertet haben Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 25
  • 26. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: a) User-Based Collaborated Filtering Proximitätsberechnung:  Rausfilten der Mittleren Differenz und der Unterschiedlichen Bewertungsarten der Benutzer u und v  Verwendung der Pearson Korrelation PC (u, v)   (r iI uv  (r iI uv ui ui  ru )(rvi  rv )  ru ) 2  (r iI uv Ansätze für gemeinschaftliches Filtering vi  rv ) 2 26
  • 27. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: a) User-Based Collaborated Filtering Berechnung der wahrscheinlichen Bewertung: • Berechnung über das arithmetisches Mittel: ˆ rui r   f (r vU vU vi vi ) wobei rvi = 0 falls nicht bewertet und f :   {0,1} : { 0, falls keine Bewertung vorliegt 1, falls eine Bewertung vorliegt Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 27
  • 28. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: a) User-Based Collaborated Filtering Berechnung der wahrscheinlichen Bewertung: • Berechnung über die Summation der Top-N-Bewertungen: 1 ˆ rui  N i (u ) r vi vN i ( u ) wobei N(u) die k-nähesten-Nachbarn von u sind und Ni(u) die das Item i bewertet haben.  Problem: Alle Mentoren zählen gleich viel Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 28
  • 29. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: a) User-Based Collaborated Filtering Berechnung der wahrscheinlichen Bewertung: • Berechnung über die gewichtete Summation der Top-NBewertungen : ˆ rui  w vN i ( u ) r uv vi w vN i ( u ) uv wobei wuv die Ähnlichkeit der Benutzer angibt.  Problem: Benutzer verwenden verschiedene Bewertungen Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 29
  • 30. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: a) User-Based Collaborated Filtering Berechnung der wahrscheinlichen Bewertung: • Berechnung über den Ansatz von Resnick und Breese (Mittlere Zentrierung): w ru ˆ rui  r u  vN i ( u ) uv (rvi  rv ) w vN i ( u ) uv wobei r udas arithmetische Mittel.  Problem: Erfasst nicht wie weit die Bewertungen variieren Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 30
  • 31. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: a) User-Based Collaborated Filtering Berechnung der wahrscheinlichen Bewertung: • Berechnung über Z-score Normierung: ˆ rui  r u   u w vN i ( u ) uv (rvi  rv ) /  v w vN i ( u ) uv wobei  u die Standartabweichung ist. Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 31
  • 32. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: b) Item-Based Collaborated Filtering Grundlagen: 1. Die Ähnlichkeiten der Benutzer berechnen und in eine (Item X Item) – Matrix eintragen 2. Auswahl der k ähnlichsten Nachbarn (Mentoren) 3. Berechnung der Fehlenden Bewertungen auf Basis der Ähnlichkeiten Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 32
  • 33. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: b) Item-Based Collaborated Filtering Proximitätsberechnung: Berechnung mittels korrelationsbasierende Ähnlichkeit:  (r PC (i, j )  uU ij ui  ri )(ruj  rj ) (rui  ri ) 2  (ruj  rj ) 2  uU ij uU ij U ij beschreibt die Benutzer der beide Items bewertet haben Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 33
  • 34. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: b) Item-Based Collaborated Filtering Berechnung der wahrscheinlichen Bewertung: • Berechnung über Z-score Normierung: ˆ rui  r i   i w jN u ( i ) ij (ruj  rj ) /  j w jN u ( i ) ij wobei  i die Standartabweichung ist. Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 34
  • 35. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: c) Vergleich • Genauigkeit: – Wenigere vertrauenswürdigere Mentoren sind besser – – • Viel weniger Items als Benutzer in der Matrix vorhanden  Item-Based besser Viel weniger Benutzer als Items in der Matrix vorhanden  User-Based besser Effizienz: – Weniger Items als Benutzer in der Matrix vorhanden  Item-Based besser – Weniger Benutzer als Items in der Matrix vorhanden  User-Based besser Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 35
  • 36. 6. Memory Based (Speicherbasierende) Algorithmen: c) Vergleich • Stabilität: – Bei gleichbleibender Item-Angebot  Item-Based besser – Bei gleichbleibender User-Pool  User-Based besser • Neue Empfehlungen: User-Based ergibt hin und wieder Vorschläge aus anderen Bereichen Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 36
  • 37. 7. Vor- und Nachteile Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 37
  • 38. 7. Vor- und Nachteile Vorteile Nachteile • Ermitteln von Objekteigenschaften entfallen • Austausch von Erfahrungen vieler Benutzer • Beziehungen von Benutzern werden aufgedeckt • Empfehlungen auch wenn nicht danach gesucht wird • • • • • Cold-Start-Problem Black-Box-Problem Synonym-Problem Shilling attacks Zufällige zusammenhänge Falsche Empfehlungen • Objekteigenschaften nicht miteinbezogen • geringer Datenschutz Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 38
  • 39. 8. Einsatzgebiete Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 39
  • 40. 8. Einsatzgebiete • große Benutzer- und Objektanzahl • keine Einordnung der Items in objektive Eigenschaften möglich bzw. subjektive Bewertungen besser Literatur, Musik, Videos, Filme, Websieten, Restaurants Amazone, Ebay, etc Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 40
  • 41. Danke für ihre Aufmerksamkeit Ansätze für gemeinschaftliches Filtering 41