Recomendación de productos a partir de perfiles de usuario interpretables

Products recommendation based on interpretable user profiles

  • Claudia Jeanneth Becerra Cortés Universidad Nacional de Colombia
  • Sergio Gonzalo Jiménez Vargas Universidad Nacional de Colombia
  • Fabio Augusto González Osorio Universidad Nacional de Colombia
  • Alexander Gelbukh Instituto Politécnico Nacional de México
Palabras clave: collaborative filtering, collaborative tagging systems, recommender systems, social tagging, user interfaces (en_US)
Palabras clave: etiquetado social, filtrado colaborativo, interfaces de usuario, sistemas de etiquetado colaborativo, sistemas de recomendación (es_ES)

Resumen (es_ES)

Los sistemas de recomendación automática de productos permiten que los usuarios tengan una visión personalizada de grandes conjuntos de productos, lo cual alivia el problema de la sobrecarga de opciones en los sitios de comercio electrónico. Usualmente las recomendaciones se obtienen usando la técnica denominada “filtrado colaborativo”. Esta técnica permite filtrar los productos que el usuario desea de aquellos que no desea, infiriendo las afinidades entre productos, y usuarios, en un espacio de características abstracto. Si bien estas técnicas han mostrado ser de gran valor predictivo, su baja (o nula) interpretabilidad hace que el usuario, al no poder modificar su perfil, quede encerrado en una especie de burbuja, en la cual solo recibe recomendaciones colaborativas condicionadas por su comportamiento histórico. En este trabajo proponemos construir perfiles de usuario definidos en espacios interpretables como el de las etiquetas colaborativas (tags) o bien palabras claves extractadas automáticamente de las descripciones de los productos, que al ser interpretables permitan al usuario modificar su propio perfil. Este modelo se basa en la obtención de perfiles usando modelos lineales, cuyos coeficientes, positivos o negativos, reflejan la afinidad del usuario hacia la etiqueta o a la palabra clave. Para probar nuestra hipótesis, utilizamos el conjunto de datos de investigación en sistemas de recomendación de películas de la Universidad de Minnesota, MovieLens; los resultados obtenidos muestran que la capacidad predictiva del modelo es comparable a la de los métodos no interpretables, con el beneficio adicional de la interpretabilidad.

Resumen (en_US)

Recommender systems allow users to have a personalized view of large sets of products, relieving the overload problem of choice in e-commerce sites. Usually, recommendations are obtained using the technique called "collaborative filtering". This technique filters the products the users wish, from those they don´t want, inferring affinities between products and users in a space of abstract features, also called a latent space. These techniques have proven to be of great predictive value, but these created profiles are neither understandable, nor editable for users, enclosing users in a bubble, in which they only receive collaborative recommendations conditioned by their historical behaviors. In our work we propose a method to build user profiles, defined in interpretable spaces, or defined in terms of collaborative tags or keywords (i.e. words extracted from the descriptions of the product), which can be interpreted and modified by users. The model proposed generate linear profiles, whose coefficients, positive or negative, reflect the user's affinity towards tags or keywords, according to the space selected. To test our hypothesis, we used the dataset of research in movie recommender systems from the University of Minnesota: Movielens. The results show that the predictive ability of the model, based on interpretable user profiles, is comparable to those models based on abstract profiles with the added benefit that these profiles are interpretable.

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Biografía del autor/a

Claudia Jeanneth Becerra Cortés, Universidad Nacional de Colombia

Ingeniera de sistemas, magíster y candidata a doctor en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad Nacional de Colombia, Bogotá.

Sergio Gonzalo Jiménez Vargas, Universidad Nacional de Colombia
Ingeniera de sistemas, magíster y candidata a doctor en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad Nacional de Colombia, Bogotá.
Fabio Augusto González Osorio, Universidad Nacional de Colombia
Ingeniero de sistemas, magíster en Matemáticas, magíster y doctor en Ciencias de la Computación. Profesor Asociado del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá.
Alexander Gelbukh, Instituto Politécnico Nacional de México

Bachelor of Science, magíster en Matemáticas, doctor en Ciencias de la Computación. Profesor-investigador y profesor colegiado del Laboratorio de Lenguaje Natural y Procesamiento de Texto del Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional de México, Ciudad de México.

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Cómo citar
Becerra Cortés, C. J., Jiménez Vargas, S. G., González Osorio, F. A., & Gelbukh, A. (2015). Recomendación de productos a partir de perfiles de usuario interpretables. Tecnura, 19(45), 89-100. https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2015.3.a07
Publicado: 2015-07-01
Sección
Investigación