Collaborative filtering with binary, positive-only data

Datum: 21 december 2015

Locatie: UAntwerpen, Campus Middelheim, A.143 - Middelheimlaan 1 - 2020 Antwerpen

Tijdstip: 16 uur

Organisatie / co-organisatie: Departement Wiskunde-Informatica

Promovendus: Koen Verstrepen

Promotor: Bart Goethals

Korte beschrijving: Doctoraatsverdediging Koen Verstrepen - Faculteit Wetenschappen, Departement Wiskunde-Informatica



Abstract

De thesis van dit doctoraat behandelt verschillende aspecten van collaborative filtering methodes: de bestaande methodes worden vergeleken, meer accurate methodes worden voorgesteld, efficiëntere berekeningsmethodes worden voorgesteld en een oplossing wordt voorgesteld voor het geval waarin de verschillende leden van een gezin dezelfde gebruikersnaam hanteren.

Steeds meer mensen worden overweldigd door een overvloed aan keuzes. Via het World Wide Web heeft iedereen toegang tot een grote verscheidenheid aan nieuws, opinies, (encyclopedische) informatie, sociale contacten, boeken, muziek, films, foto’s, producten, vakantiebestemmingen, jobs, huizen en vele andere items; van over de hele wereld. Echter, vanuit het oogpunt van één bepaalde persoon is de grote meerderheid van deze items niet interessant, en zijn de weinige interessante items begraven onder een gigantische berg oninteressante items. Er bestaan, bijvoorbeeld, veel boeken die ik met plezier zou lezen, tenminste, als ik ze zou kunnen identificeren.

Collaborative filtering methodes dragen bij tot de oplossing voor dit probleem door mensen te verbinden met items. Concrete voorbeelden die opgelost worden door collaborative filtering methodes zijn: 'Gegeven de films die ik in het verleden zag, wat is de beste film om vanavond te zien?', 'Gegeven de Facebook posts die ik in het verleden heb geliked, welke nieuwe posts moet Facebook mij laten zien?',  'Gegeven mijn aankopen uit het verleden, welke promoties zijn interessant voor mij?', etc.