zachyt ávanie charakteristík jednotlivca

Zachytávanie charakteristík

jednotlivcaMichal Barla, Mária Bieliková

{barla, bielik}@fiit.stuba.sk

WIKT 2006 Zachytávanie charakteristík jednotlivca

2

Modelovanie používateľa

• Cieľ: Prispôsobovanie obsahu, odporúčanie• Viacero prístupov, líšiacich sa v:

– spôsobe zberu dát o používateľovi– Vyjadrení modelu– Úrovni podrobnosti– Použití modelu

• Často sa zabúda na cieľ, užitočnosť, realizovateľnosť


3

Príklad modelu - GUMO

gumo:FullName.800414

gumo:ContactInformation.700008

isa

gumo:FamilyName.800412

isa

gumo:AbilityToSee.801002

gumo:AbilityAndProficiency.700011

isa

gumo:AbilityToSmell.801004

isa

gumo:Motion.700018

gumo:BasicUserDimensions.700002

isa isa isa

gumo:EmotionalState.700014

isa

gumo:Person.110003

ubis:identifier = 110003

ubis:website = http://ubisworld.org/show.php?subject=11...

ubis:image = http://u2m.org/UbisWorld/img/man-small.g...

gumo:UserModelAuxiliary.600020 Any*

gumo:HasProperty.600100 Instance* gumo:BasicUserDimensions.7002

gumo:HasInterest.600110 Any*

gumo:HasKnowledge.600120 Any*

gumo:HasPlan.600130 Any*

gumo:HasProperty.600100*


4

Model používateľa v NAZOU

gu:UserCharacteristic

isa JobOfferSpecificUserCharacteristic

isa

joscPropertyPreference

isa

gu:DomainSpecificUser

gu:includes*

gu:hasCharacteristic*

JobOfferSpecificUser

isa

hasCharacteristic*hasCharacteristic*

gu:User

gu:GenericUserCharacteristic


5

Charakteristiky

isa

isa isa

relatesTo* gu:PropertyValuePair

gu:hasValue Instance

gu:hasProperty Instance rdf:Property

gu:UserCharacteristic

gu:hasCountOfUpdates Integergu:hasTimeStamp String

gu:hasRelevance Instance c:LevelOrdering

gu:contributesTo Instance* gu:Goal

gu:hasConfidence Instance c:LevelOrdering

gu:hasSource Instance gu:UMSource

JobOfferSpecificUserCharacteristicrelatesTo Instance* JobOfferSpecificPropertyValuePair isRelatedTo

joscPropertyPreference

Instance rdf:Property

JobOfferSpecificPropertyValuePair


6

Iný príklad modelu

[P(1), P(2),…..,P(N)]

Častokrát použitelnejší model vzhľadom na dosiahnutie cieľa


7

Web Usage Mining

• Zdroj dát: záznamy webového servera• Techniky:

– zhlukovanie– asociačné, sekvenčné pravidlá

• Použitie:– Zaradenie do skupiny (stereotyp)– Odporúčanie

• Nie sú charakteristiky jednotlivca, ale spĺňajú cieľ– Sociálny aspekt

• Generické algoritmy, jasne definované vstupy, výstupy


8

Charakteristiky jednotlivca

• Formulárová metóda– Obťažujúce– Spoľahlivé? (nadhodnotené/podhodnotené/neznáme)

• Analýza interakcie/správania– Matematické prístupy

• Model je vektor – čo s otvoreným inf. priestorom?• Generické metódy

– Heuristiky, pravidlá• Ľubovoľná reprezentácia modelu• Ako je to so znovupoužitím metód?


9

Analýza založená na pravidlách

• Stojí a padá na vstupných dátach• Záznamy web servera

– Akciám chýba význam – HTTP GET a POST• Analýza zviazaná s konkrétnym vyhotovením

– Štatistika – videl/nevidel/koľkokrát– Odvodené charakteristiky

• Pevne dané pravidlá, často implicitné• Znovupoužiteľnosť

– Meniace sa pravidlá– Jeden interpreter jednotná reprezentácia vstupných dát


10

typesOfEventsid bigint unsignedname varchar(100)

typesOfEventAttributesid bigint unsignedname varchar(100)

EventAttributesid bigint unsignedvalue varchar(100)

*

** 1

*1

*

1

*

* 1

*

0..1

*

0..1

userslogin varchar(20)uri varchar(100)

1 *

1

sessionsid bigint unsignedstart datetimeend datetime

fromState

toStateevents

id bigint unsignedtimestamp timestamp

displayStatesid bigint unsigned 1 *

displayedItemsid bigint unsigned

*

*

typesOfDisplayedItemid bigint unsignedname varchar(100)

*

1

typesOfDisplayedItemAttributesid bigint unsignedname varchar(100)* *

displayedItemAttributesid bigint unsignedname varchar(100)*1

*

1

0..1

0..1

*

*


11

VlastnosťVlastnosť

ZmenaZmena

UdalosťUdalosť

Pravidlo

Vzor Dôsledok

Sekvencia

Udalosť

AND/OR

Spojitosť

Kontext

Typ

Zmena Triedainštancie

Vlastnosť

PoužitáOdkazujúca Spracovávaná

Početvýskytov


12

Numerické hodnoty charakteristiky

• Charakteristiky sú odhadované– Confidence – miera dôveryhodnosti

charakteristiky• Rôzne „silné“ pravidlá

– Relevance – relevancia voči cieľu• Rôzne stratégie úpravy hodnôt

– Min, max, delta pre každú vlastnosť– Úprava – rovnomerne, progresívne, „opatrne“ , ...


13

Spätná väzba

• Vzory implicitnej spätnej väzby (Výber, Trvanie, Opakovanie, Kúpa)

• Ako získať dôvod rôzneho ohodnotenia obsahu?– Podobné koncepty rôzne ohodnotené

• Rozdiel bude pre používateľa podstatný– Rôzne koncepty podobne ohodnotené

• Spoločné bude pre používateľa podstatné

• Porovnávanie konceptov môže byť dostatočne generické


14

Modelovanie používateľa

• „First-click“ správanie• Opakujúce sa procesy• Relatívne málo pravidiel je schopných dať

sľubné výsledky• Metóda je generická, doménovo závislé sú

iba pravidlá• Existujú však generické metódy na

interpretáciu výsledkov?

zachyt ávanie charakteristík jednotlivca

Documents