Sistemas de recomendação fazem parte do nosso dia-a-dia. Os métodos usados nesses sistemas tem como objetivo principal predizer as preferências por novos itens baseado no perĄl do usuário. As pesquisas relacionadas a esse tópico procuram entre outras coisas tratar o problema do cold-start do usuário, que é o desaĄo de recomendar itens para usuários que possuem poucos ou nenhum registro de preferências no sistema. Uma forma de tratar o cold-start do usuário é buscar inferir as preferências dos usuários a partir de informações adicionais. Dessa forma, informações adicionais de diferentes tipos podem ser exploradas nas pesquisas. Alguns estudos usam informação social combinada com preferências dos usuários, outros se baseiam nos clicks ao navegar por sites Web, informação de localização geográĄca, percepção visual, informação de contexto, etc. A abordagem típica desses sistemas é usar informação adicional para construir um modelo de predição para cada usuário. Além desse processo ser mais complexo, para usuários full cold-start (sem preferências identiĄcadas pelo sistema) em particular, a maioria dos sistemas de recomendação apresentam um baixo desempenho. O trabalho aqui apresentado, por outro lado, propõe que novos usuários receberão recomendações mais acuradas de modelos de predição que já existem no sistema. Nesta tese foram propostas 4 abordagens para lidar com o problema de cold-start do usuário usando modelos existentes nos sistemas de recomendação. As abordagens apresentadas trataram os seguintes aspectos: o Inclusão de informação social em sistemas de recomendação tradicional: foram investigados os papéis de várias métricas sociais em um sistema de recomendação de preferências pairwise fornecendo subsidíos para a deĄnição de um framework geral para incluir informação social em abordagens tradicionais. o Uso de similaridade por percepção visual: usando a similaridade por percepção visual foram inferidas redes, conectando usuários similares, para serem usadas na seleção de modelos de predição para novos usuários. o Análise dos benefícios de um framework geral para incluir informação de redes de usuários em sistemas de recomendação: representando diferentes tipos de informação adicional como uma rede de usuários, foi investigado como as redes de usuários podem ser incluídas nos sistemas de recomendação de maneira a beneĄciar a recomendação para usuários cold-start. o Análise do impacto da seleção de modelos de predição para usuários cold-start: a última abordagem proposta considerou que sem a informação adicional o sistema poderia recomendar para novos usuários fazendo a troca entre os modelos já existentes no sistema e procurando aprender qual seria o mais adequado para a recomendação. As abordagens propostas foram avaliadas em termos da qualidade da predição e da qualidade do ranking em banco de dados reais e de diferentes domínios. Os resultados obtidos demonstraram que as abordagens propostas atingiram melhores resultados que os métodos do estado da arte. / Recommender systems are in our everyday life. The recommendation methods have as main purpose to predict preferences for new items based on userŠs past preferences. The research related to this topic seeks among other things to discuss user cold-start problem, which is the challenge of recommending to users with few or no preferences records. One way to address cold-start issues is to infer the missing data relying on side information. Side information of different types has been explored in researches. Some studies use social information combined with usersŠ preferences, others user click behavior, location-based information, userŠs visual perception, contextual information, etc. The typical approach is to use side information to build one prediction model for each cold user. Due to the inherent complexity of this prediction process, for full cold-start user in particular, the performance of most recommender systems falls a great deal. We, rather, propose that cold users are best served by models already built in system. In this thesis we propose 4 approaches to deal with user cold-start problem using existing models available for analysis in the recommender systems. We cover the follow aspects: o Embedding social information into traditional recommender systems: We investigate the role of several social metrics on pairwise preference recommendations and provide the Ąrst steps towards a general framework to incorporate social information in traditional approaches. o Improving recommendation with visual perception similarities: We extract networks connecting users with similar visual perception and use them to come up with prediction models that maximize the information gained from cold users. o Analyzing the beneĄts of general framework to incorporate networked information into recommender systems: Representing different types of side information as a user network, we investigated how to incorporate networked information into recommender systems to understand the beneĄts of it in the context of cold user recommendation. o Analyzing the impact of prediction model selection for cold users: The last proposal consider that without side information the system will recommend to cold users based on the switch of models already built in system. We evaluated the proposed approaches in terms of prediction quality and ranking quality in real-world datasets under different recommendation domains. The experiments showed that our approaches achieve better results than the comparison methods. / Tese (Doutorado)

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6770.pdf: 4215500 bytes, checksum: 31340bf5dc86076ef8911622315ba83c (MD5) Previous issue date: 2015-02-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / The high rate of growth and variety of information available on the Internet can overwhelm users, not leading them to the best decisions. In this context, social recommender systems play an important role on helping users against the effects of information overload. However, these systems need for data collection from its users social context motivates privacy concerns and may discourage its use. Thus, this dissertation presents a privacy negotiation model for social recommender systems to enable user to control his own privacy from the perspective of computer science. So, the user can decide to provide access to their data considering the personalization benefits that the system can offer him in exchange and is not forced to fully accept the privacy policies though. In this model, the privacy control is possible by means of a user interface design pattern using privacy negotiation techniques. The SocialRecSys social recommender system is an implementation of this model that was used in an evaluation with 32 users. The results showed that users are not satisfied with traditional interfaces and the model can better deal with the potentially different privacy preferences of each user. The results also indicated the high usability of the user interfaces of this model, which increase the flexibility of the systems regarding the configuration options of privacy preferences without harm the usage easiness of it. The implementation of this model shows that this is an alternative to reduce the concerns of privacy of social recommender systems users by increasing the flexibility and providing them a better understanding of the recommender systems. So users can feel encouraged to share their data in social recommender systems and take advantage of its personalization benefits. / A alta taxa de crescimento e variedade de informações disponíveis na Internet podem sobrecarregar os usuários, levando-os a não tomar as melhores decisões. Nesse contexto, os sistemas de recomendação social desempenham um importante papel ao auxiliar os usuários contra os efeitos da sobrecarga de informação. No entanto, a necessidade desses sistemas de coletar dados do contexto social dos seus usuários motiva preocupações de privacidade e pode desencorajar o seu uso. Assim, esta dissertação apresenta um modelo de negociação de privacidade para sistemas de recomendação social visando possibilitar ao usuário o controle de sua própria privacidade sob a perspectiva da ciência da computação. Desse modo o usuário pode decidir fornecer acesso aos seus dados considerando os benefícios de personalização que o sistema pode lhe oferecer em troca e ele não é obrigado a aceitar completamente as politicas de privacidade. Nesse modelo, o controle de privacidade é possível por meio de um padrão de projeto de interface de usuário que faz uso de técnicas de negociação de privacidade. O sistema de recomendação social SocialRecSys é uma implementação desse modelo e foi utilizado em uma avaliação com 32 usuários. Os resultados evidenciaram que os usuários não estão satisfeitos com as interfaces tradicionais e que o modelo apresentado pode tratar melhor as potencialmente diferentes preferências de privacidade de cada usuário. Os resultados também indicam a alta usabilidade das interfaces de usuário desse modelo. São interfaces que aumentam a flexibilidade dos sistemas em relação às opções de configuração de preferências de privacidade, sem tornar mais complexo o uso desses sistemas. A implementação do modelo proposto se mostra uma alternativa para reduzir as preocupações com privacidade dos usuários de sistemas de recomendação social, aumentando a flexibilidade e provendo aos usuários maior entendimento desses sistemas. Assim, os usuários podem se sentir encorajados a compartilhar seus dados com os sistemas de recomendação social e desfrutar de seus benefícios de personalização.