AIR: Architecture for Interoperable Retrieval on Distributed and Heterogeneou...
Trust und Interest Similarity und deren Anwendung für Empfehlungssysteme
1. Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Trust und Interest Similarity und deren
Anwendung f¨r Empfehlungssysteme
u
Florian Niederhuber
9. Januar 2014
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
2. Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity
Meinungsumfrage
Empirische Analyse
Anwendung auf Empfehlersysteme
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
3. Zusammenhang zwischen Trust und Interest
Similarity
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Anziehung zwischen Menschen haben eine positive
¨
Auswirkung auf die Ahnlichkeit derer Interessen.
¨
⇒ Ahnliches wird auch bei Vertrauensbeziehungen
angenommen.
“the more similar two people, the greater the trust
between them” -Ziegler, Goldbeck
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
4. Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
5. Meinungsumfrage
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Die Meinungsumfrage beinhaltet 10 Fragen in den
Kategorien:
Akzeptanz von Online-Empfehlungen
Wahrnehmung von anderen Online-Nutzern
Zusammenhang zwischen Trust und Interest Similarity
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
6. Meinungsumfrage
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Teilnehmer:
Pers¨nliche Einladung via Facebook und eMail.
o
Teilnehmer aus f¨nf verschiedenen L¨ndern.
u
a
Nur vollj¨hrige Teilnehmer wurden zur
a
Meinungsumfrage eingeladen.
Von den Eingeladenen haben schließlich 408 Personen
teilgenommen.
Durchgef¨hrt wurde diese als Online-Umfrage auf
u
SurveyMonkey.com um Teilnehmer aus verschiedenen
Regionen der Welt zu erreichen.
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
7. Meinungsumfrage - Akzeptanz von
Online-Empfehlungen
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
58% aller Teilnehmer bevorzugen die Unterst¨tzung durch
u
ein Empfehlungssystem
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
8. Meinungsumfrage - Akzeptanz von
Online-Empfehlungen
Nehmen Sie an Ihnen steht ein unbekannter
Experte f¨r Autos A und einer Ihrer Freunde B
u
ohne Erfahrung mit Autos f¨r Empfehlungen beim
u
Autokauf zur Verf¨gung. Welche Empfehlung
u
bevorzugen Sie?
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
9. Meinungsumfrage - Wahrnehmung von anderen
Online-Nutzern
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
52% haben Online-Bekanntschaften, denen sie vertrauen.
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
10. Meinungsumfrage - Wahrnehmung von anderen
Online-Nutzern
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
59% von denen, die Online-Freundschaften akzeptieren,
halten es nicht f¨r n¨tig diese zu bewerten.
u o
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
11. Meinungsumfrage - Zusammenhang zwischen
Trust und Interest Similarity
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
12. Meinungsumfrage - Zusammenfassung
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Die Umfrage bekr¨ftigt die Annahme, dass es einen
a
Zusammenhang gibt.
Empfehlungen bevorzugt von Experten in
Online-Empfehlungssystemen.
Probleme neuen Online-Bekanntschaften zu vertrauen.
Nutzer haben kein Interesse daran
Online-Bekanntschaften zu bewerten.
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
13. Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Empirische Analyse
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
14. Hypothese
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Hypothese:
Wir glauben, dass in einer spezifischen
Anwendungsdom¨ne Menschen ihren Vertrauten im
a
Durchschnitt ¨hnlicher sind im Vergleich zu
a
Menschen, denen sie nicht vertrauen.
-Ziegler, Golbeck
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
15. Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Informationsmodel
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
16. Informationsmodel
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Menge von Agenten A = a1, a2, ..., an . A enth¨lt alle
a
Agenten, die Teil der Community sind.
Menge von Produkten B = b1, b2, ..., bm. B enth¨lt
a
alle f¨r die Domain relevanten Produkte.
u
Trust-Rating-Funktion trust : A → 2A . F¨r alle ai ∈ A
u
gibt trust(ai ) eine Teilmenge von Agenten Ai ⊂ A
zur¨ck, die ai vertraut.
u
Benutzerbewertungen R1, R2, . . . , Rn. Jedem Agent ai
ist eine Menge Ri ⊂ B zugewiesen, welche seine
impliziten Produktbewertungen enthalten.
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
17. Informationsmodel
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Taxonomie C uber der Menge D = d1, d2, ..., dl.
¨
Die Menge D enth¨lt Kategorien f¨r die
a
u
Produktklassifikation. Jede Kategorie de ∈ D
repr¨sentiert ein bestimmtes Topic, in das ein Produkt
a
bk ∈ B hineinfallen kann. Die partielle taxonomische
Ordnung C : D → 2D enth¨lt alle direkten
a
Unterkategorien Cde ⊆ D f¨r ein Topic de ∈ D.
u
Indexierungsfunktion f : B → 2D .
Die Funktion f weist jedem Produkt bk ∈ B eine Menge
Dk ⊆ D von Produktenkategorien zu.
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
18. Baum
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
19. Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Datenbeschaffung
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
20. Datenbeschaffung
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zur Auswahl standen:
All Consuming
Epinions
Film Trust
⇒ All Consuming wurde f¨r das Experiment gew¨hlt.
u
a
Zus¨tzliche Informationen wurden von Webblogs extrahiert
a
und zu den Daten von All Consuming hinzugef¨gt.
u
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
21. Datenbeschaffung
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Die Taxonomie enth¨lt uber 13,000 verschiedene
a ¨
Kategorien
Daten beinhalten ca. 6000 B¨cher
u
⇒ Problem?
Die Wahrscheinlichkeit, dass zwei verschiedene Nutzer
ai , aj ∈ A dasselbe Buch bewertet haben, ist sehr gering.
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
22. Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Profilgenerierung
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
23. Profilgenerierung
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Interest-Score
F¨r jede Kategorie dke ∈ f (bk ) eines Produktes bk , die
u
der Agent ai implizit bewertet hat, wird f¨r deren
u
¨
Uberkategorien dke ein Interest-Score berechnet und im
Profilvektor vom Benutzer ai eingetragen.
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
24. Profilgenerierung
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Eigenschaften:
Der Interst-Score nimmt mit jeder Ebene in der
Taxonomie ab.
Es gibt einen Gesamtscore, der f¨r alle
u
Benutzervektoren gilt.
Die zugewiesenen Scores werden unter Ber¨cksichtigung
u
eines Gesamtscores normalisiert.
Der Interest-Score teilt sich auf alle Subkategorien
gleichermaßen auf.
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
25. Profilgenerierung
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
26. Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Similarity-Berechnung unter
Verwendung der errechneten
Benutzerpofile.
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
27. Similarity-Berechnung
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Vergleichen der Profile
Zum Vergleich wird ein Similarity-Score mit dem
Pearson’s correlation coefficient errechnet.
Das Ergebnis ist ein Wert zwischen [-1, 1].
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
28. Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Analyse der oberen Schranke
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
29. Bereinigung der Daten
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Bereinigung der Daten von All Consuming.
Dabei wurden
Duplikate,
Nutzer mit weniger als 3 bewerteten B¨chern und
u
Nutzer ohne Vertrauensbeziehung
entfernt.
⇒ 266 Nutzer wurden entfernt, 261 bleiben f¨r die Analyse
u
der oberen Schranke als erstes Experiment.
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
30. Analyse der oberen Schranke
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
F¨r jeden Benutzer ai ∈ A wird die
u
¨
durchschnittliche Ahnlichkeit zu anderen Nutzern,
denen ai vertraut (zi ) und
¨
davon unabh¨ngig die durchschnittliche Ahnlichkeit zu
a
allen Nutzern (si ) errechnet.
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
31. Analyse der oberen Schranke
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
⇒ Nutzer sind Vertrauten im Durchschnitt 50% ¨hnlicher.
a
Anwendung auf
Empfehlersysteme
32. Analyse der oberen Schranke
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
33. Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Analyse der unteren Schranke
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
34. Bereinigung der Daten
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Entfernen aller Vertrauensbeziehungen trust(ai ) zwischen
Nutzern ai ∈ A , die nur ein Buch gemeinsam haben.
⇒ F¨r die Analyse der unteren Schranke als zweites
u
Experiment wurden die Vertauensbeziehungen auf 210
reduziert.
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
35. Analyse der unteren Schranke
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
⇒ Nutzer sind Vertrauten im Durchschnitt 23% ¨hnlicher.
a
Anwendung auf
Empfehlersysteme
36. Analyse der unteren Schranke
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
37. Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Anwendung auf Empfehlersysteme
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
38. Ausnutzen der Korrelationen zwischen Trust und
Similarity
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Ein positiver Zusammenhang zwischen Trust und Interest
Similarity l¨st Probleme wie:
o
Glaubw¨rdigkeit
u
Komplexit¨t und Skalierbarkeit
a
⇒ Das Problem der Produkt-Nutzer-Matrix-Kargheit bleibt
jedoch.
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
39. Schlussfolgerung
Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Einsatz von Trust und Interest Similarity in
Empfehlungssysteme soll bisherige Filtersysteme
erweitern und nicht abl¨sen.
o
Weitere Untersuchungen bez¨glich dem Zusammenhang
u
von Trust und Interest Similarity w¨ren sinnvoll.
a
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme
40. Trust und Interest
Similarity und
deren Anwendung
f¨r
u
Empfehlungssysteme
F. Niederhuber
Agenda
Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
THE END
Meinungsumfrage
Akzeptanz von
Online Empfehlungen
Wahrnehmung von
anderen
Online-Nutzern
Meinungsumfrage Zusammenhang
zwischen Trust und
Interest Similarity
Zusammenfassung
Empirische Analyse
Informationsmodel
Datenbeschaffung
Profilgenerierung
SimilarityBerechnung
Analyse der oberen
Schranke
Analyse der unteren
Schranke
Anwendung auf
Empfehlersysteme