ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL CENTRO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Y TECNOLÓGICA

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1 Recomendaciones con Filtrado Colaborativo Basado en Usario y en Ítem Aplicando el Paradigma Map-Redce Mervyn Macias 1 Freddy De la Rosa 2 Cristina Abad 3 Facltad de Ingeniería Eléctrica y Comptación Escela Sperior Politécnica del Litoral Camps Gstavo Galindo V. Km. 30.5, Vía Perimetral, Apartado , Gayaqil, Ecador 1, 2, 2 Resmen Un sistema de recomendaciones es n tipo específico de filtro de información qe ayda al sario a seleccionar ítems de s interés tales como pelíclas, músicas, páginas Web, revistas, libros, etc. Actalmente, los sitios Web qe prestan estos servicios reqieren qe la gran cantidad de información recibida por todas las acciones implícitas o explícitas de millones de sarios sobre millones de ítems, sea procesada de na manera rápida y con la menor infraestrctra posible, esto con el fin de obtener rápidos y mejores índices de preferencias útiles y a menor costo El presente trabajo tiene como objetivo presentar dos alternativas de procesamiento de recomendaciones de ítems msicales basados en las preferencias implícitas de los sarios y tilizando n modelo de programación masiva y escalable dentro del framework de Hadoop como n sistema de la ejección de tareas en paralelo y tolerante a fallos. Palabras claves: Filtrado colaborativo, Sistema de archivos distribidos Hadoop (HDFS), Mahot, coeficiente correlación de Pearson. Abstract A system of recommendations is a specific type of filter of information that helps the ser to select sch articles of his (her, yor) interest as movies, msical, web pages, magazines, books, etc. Nowadays, the web sites that give these services need that the great qantity of information got for all the implicit or explicit actions of million sers on million articles, is tried in a rapid way and with the minor possible infrastrctre, this in order to obtain rapid and better indexes of sefl preferences and to minor cost The Present work has as aim to present two alternatives of processing recommendation of msical articles based on the implicit preferences of the sers and sing a model of massive and scalable programming inside Hadoop's framework as a system of the exection of tasks in parallel and tolerantly to failres. Keywords: Colaborative filtering, Hadoop Distribted File System (HDFS), Mahot, coefficient Pearson's correlation.

2 1. Introdcción Antes de la implementación de los sistemas de recomendación, eran insficientes los recrsos a los qe el sario podía acceder para obtener sgerencias sobre temas de s interés. Por ejemplo, en el caso de recomendaciones msicales, la pblicidad en radio era no de los pocos medios a los cales el sario tenía acceso para conocer nevos artistas y canciones. Ahora la sitación se ha invertido. Se centa con extensos datasets en contino crecimiento, qe dificltan la clasificación de la información. Anqe en el ámbito más general existen 5 paradigmas de recomendación [1], nos enfocaremos en dos de ellos: recomendación basada en contenido y recomendación colaborativa. En el primer caso las recomendaciones son hechas en fnción de los ítems qe el sario ha elegido en el pasado y, en el segndo, se identifica sarios con características similares, y se recomiendan ítems qe el sario no haya elegido pero qe sean del agrado de los sarios similares. Un sistema qe aplica recomendación colaborativa no se preocpa del contenido, es más, lo único qe se conoce acerca de cada ítem es n identificador. Actalmente están emergiendo sistemas qe aplican los dos paradigmas, por lo qe reciben el nombre de sistemas híbridos, son ejemplos Fab [2] y Select [3]. Los sistemas de recomendación colaborativa jegan n rol importante en la actalidad. Con esta aproximación la comnidad de sarios evalúa cada elemento y determina de forma implícita qé ítems son recomendables a qé sario. Por otro lado, la implementación de estos sistemas aplicando paradigmas tradicionales de programación, para datasets extensos, no es la mejor opción debido a los tiempos de ejección inherentes a los algoritmos correspondientes. En el presente trabajo mostraremos alternativas de implementación de algoritmos de recomendación colaborativa aplicando el paradigma Map-Redce. 2. Recomendación Colaborativa Se define la recomendación colaborativa como aqella en la cal las recomendaciones son hechas exclsivamente en base a sarios con gstos similares. Utiliza tanto la base de ítems como la base de sarios para generar predicciones. Primero emplea prodcto pnto o correlación para encontrar sarios con características similares, a qienes se denomina vecinos cercanos. Lego combina ss preferencias para generar na lista con los elementos más recomendables para el sario. Los algoritmos qe se detallan más adelante reqieren la pntación qe cada sario ha asignado cada ítem. El sistema pede obtener las pntaciones de forma explícita o implícita [4]. En el primer caso, el sario califica los ítems qe ha tilizado. En el segndo, el sistema obtiene retroalimentación implícita captrando la interacción del sario sin qe él lo note. Por ejemplo, en el caso de n sistema de recomendaciones msicales, si n sario esccha con más frecencia al artista A qe al B, es sistema asigna mayor pntación al artista A. La sigiente tabla mestra na peqeña base de datos con 4 sarios, 5 artistas y el número de veces qe cada sario ha escchado a cada artista. Por ejemplo, el sario 3 ha escchado 5 veces al artista A. Ítems Usario A B C D E Tabla I. Una base qe mestra el número de veces qe cada sario ha escchado cada ítem El hecho qe haya más similitdes entre los sarios 1 y 2 qe entre los sarios 1 y el 3 indica qe el sario 1 es más similar al sario 2 qe al sario 3. El sistema debe notar esto y recomendar al sario 1 qe escche el ítem D, pesto qe aún no lo ha visto y fe del agrado de n sario con gstos similares a los de él. Sólo se peden recomendar artistas qe el sario no haya escchado. Por ejemplo, el sario 1 ha escchado a los artistas A y B, por lo tanto sólo son posibles recomendaciones los artistas C, D y E. 3. Algoritmos Los algoritmos qe se mestran a continación se basan en el prodcto pnto entre dos vectores y en las fórmlas de correlación [5]. El grado de cercanía entre dos vectores lo podemos obtener calclando el coseno del ánglo qe forman. 3.1 Basado en Usario En n sistema con m sarios y n recomendaciones, se define el vector i como aqel cyas coordenadas corresponden al número de veces qe el sario i escchó cada canción. Por ejemplo, para la tabla I, el vector 1 está dado por la expresión <4, 5, 0, 0, 0>. El sistema debe calclar la similitd entre cada par de sarios para generar na matriz de similitd. La

3 similitd entre el sario dada por la fórmla: ij Simi, j i j i y el sario j viene Para determinar qé sarios son similares a n sario particlar se debe seleccionar n mbral. Los sarios obtenidos se denominan vecinos cercanos. Otra opción para determinar la similitd entre dos sarios es aplicar correlación de Pearson [6]. El coeficiente de correlación de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cantitativas. Si y v son dos sarios, r i, es la valoración del sario al ítem i, r es la valoración media del sario y es la desviación estándar de las valoraciones, la similitd entre y v se obtiene a través de la expresión: m r 1 a, i ra r, i r i sim, v Los ítems qe no han sido escchados por el sario pero sí por ss vecinos cercanos son potenciales recomendaciones. Para cada no de esos ítems se sa la sigiente expresión: n r 1,, k k i Sim a k p a, i n Sim a, k 1 Donde P ai, es el grado de recomendación del ítem i al sario a y r, i la valoración del sario k al k ítem i. La fórmla anterior es bastante intitiva. Cada smando es el prodcto entre la similitd del sario con n vecino cercano y el número de veces qe ese vecino esccho el ítem i. 3.2 Basado en Ítems El principio es el mismo, la diferencia es qe en este caso bscamos similitdes entre ítems en lgar de bscar similitdes entre sarios. Definimos el vector a i como aqel cyas coordenadas son el número de veces qe cada sario lo ha esccho. Por ejemplo, para la tabla 2.1, el vector a 1 está dado por <4, 5, 5, 0>. La fórmla es análoga a la tilizada para calclar similitdes entre sarios. a k tiempos de ejección a cambio de la redcción en la calidad de las recomendaciones. 4. Esqema Map-Redce Map-redce es n modelo de programación para el procesamiento de grandes cantidades de información en donde na fnción llamada map procesa pares clave/valor para generar n conjnto de pares intermedios clave/valor, y na fnción redce qe agrpa todos los valores intermedios asociados con la misma clave [7]. Para este trabajo se implementan dos variantes para el cálclo de vecinos cercanos: correlación de Pearson y prodcto pnto. A continación se mestra el esqema map redce para la aplicación del prodcto pnto como medida de similitd entre sarios [8]. La figra 4.1 mestra como se procesan los datos de entrada drante la ejección del primer proceso. El map genera como salida los pares (sario/[ítem valoración]). El redce agrpa los pares con la misma clave genera Figra 4.1: Esqema map-redce qe mestra el primer proceso map-redce, indexación. El segndo proceso toma como entradas las salidas del primero. Cada sario constitye n vector. Las similitdes se hayan aplicando prodcto pnto. La salida es na matriz qe contiene las similitdes entre cada par de sarios del sistema. El prodcto pnto es conmtativo, así la similitd Sim, v es igal a Sim v,. El map aprovecha esto para mejorar la eficiencia. En la figra 4.2 se mestra el esqema. 3.3 Aproximación al Algoritmo Basado en Usario La aplicación de la expresión de similitd implica varias mltiplicaciones y divisiones para cada comparación. Una aproximación a los métodos anteriores es aplicar directamente el prodcto pnto para establecer el grado de similitd entre 2 sarios. La ventaja es na redcción considerable de los Figra 4.2: Esqema map-redce qe mestra el segndo proceso map-redce, cálclo de similitdes.

4 El tercer proceso tiliza la matriz de similitdes y la valoración de los sarios. Los artistas qe se peden recomendar son aqellos qe no ha escchado el sario. Ver figra 4.3. Figra 4.3: Esqema map-redce qe mestra el tercer proceso map-redce, recomendaciones. 5. Análisis de Algoritmos Con respecto a la tabla I, al aplicar el algoritmo de recomendación basado en sario, cada sario se compara con el resto, así, para cada sario se realizan 3 comparaciones. Por lo tanto es necesario n total de 12 comparaciones. En el peor de los casos, cada comparación implica 5 operaciones, por consigiente el tiempo de ejección es del orden 12*5=60. En general, para n dataset con n sarios y m ítems, para cada sario se deben realizar n(n-1) comparaciones. En el peor de los casos cada comparación implica m operaciones. Así, el tiempo de ejección es del orden de mn 2. El dataset tilizado en este proyecto tiene aproximadamente sarios y de ítems. El tiempo de ejección es del orden de Si aplicamos algoritmo basado en ítem, las comparaciones se realizan entre ítems, en cyo caso el tiempo de ejección es del orden de nm 2, 10 17, 10 veces mayor al algoritmo basado en sarios. Si el dataset tiene más sarios qe ítems lo ideal es aplicar el algoritmo basado en ítems. En caso contrario, la mejor decisión depende de qé tan grande sea la diferencia de cantidad de sarios y de ítems. 6. Implementación con Mahot Mahot es n proyecto de Apache Lcene cyo propósito es constrir librerías escalables de máqinas de aprendizaje. Mahot implementa el algoritmo basado en ítems y el algoritmo basado en contenido [9]. Para la implementación de los algoritmos tilizaremos el dataset de Adioscrobbler. Adioscrobbler es n dataset de música qe entre otros datos contiene na base de sarios, de artistas y el número de veces qe cada sario ha escchado a cada artista. Para trabajar con los algoritmos de Mahot se necesita na gran cantidad de memoria RAM. El modelo de datos se implementa mediante la interfaz DataModel. Mahot crea n objeto sario por cada sario del sistema y recomienda n dataset con máximo de diez mil sarios. Nos vemos en la necesidad de maniplar el código fente para tilizar el dataset completo. En la figra 6.1 explica el proceso de implementación del sistema de recomendaciones tilizando el paradigma map-redce y la librería Mahot para la obtención de clave/valor para las comparaciones, el framework de Hadoop [10] para el procesamiento síncrono y programado de tareas, y las herramientas de Amazon EC2 qe proveen el ambiente virtal necesario para n compto masivo y escalable de datos en la nbe. Figra 6.1: Diagrama de fljo de datos del sistema en general. En este diagrama se representa a las entidades (Operador, Usario), los procesos (P1, P2,...etc) y los almacenes (S3, HDFS). El sistema inicia con el ingreso de los parámetros tales como el archivo de entrada, el archivo de salida, los N vecinos más cercanos y las N recomendaciones para cada sario. Lego pasa al proceso de pre-indexación de sarios el cal genera n archivo de texto plano donde cada línea representa las preferencias por sario. Este archivo será almacenado en el HDFS el cal sirve como entrada para el sigiente proceso qe tiene como objetivo el cómpto de los N vecinos más cercanos. En la salida del cómpto mencionado se graban los N sarios más similares con s valor de similitd por cada sario activo. Por último, el proceso de cómpto de las recomendaciones recibe como entrada el archivo de las similitdes para obtener los ítems nnca antes vistos por cada sario y generar las N recomendaciones por medio de colas de prioridad, el

5 cal dará como resltado n archivo en texto plano qe lego será comprimido y sbido al S3 para el almacenamiento respectivo. 7. Análisis de Resltados Nestro primer inconveniente radicaba en la gran cantidad de memoria qe tiliza la librería de Mahot para el almacenamiento de las características de todos los sarios y en el tiempo de respesta qe llevaría la comparación de todos los ítems para todos los sarios del dataset en na máqina local. Para los resltados del presente trabajo nos enfocamos en el tiempo de respesta y costo de cada proceso ejectado en EC2. Se mestra la comparación del tiempo de ejección del proceso de los vecinos más cercanos tilizando dos variantes en la obtención de los valores de similitd entre sarios. Para la ejección de cada na de las dos variantes se levantaron 10 nodos con la misma configración en la plataforma Linx y Hadoop versión La figra 7.1 mestra los procesos ejectados para las dos variaciones. proceso fe terminado de forma manal ya qe la ejección de todo el proceso habría implicado tener levantados los 10 nodos drante aproximadamente 6 días, lo cal habría casado n exceso en el prespesto. Con el prodcto pnto el problema anterior se tomó en consideración n procesamiento de los valores de similitd tilizando el agrpamiento de tplas de sarios similares y mltiplicando las preferencias de ss ítems (Prodcto pnto). El tiempo de respesta con respecto a la alternativa anterior se redce en n 99.93% (ver figra 7.2). Este método no asegra qe todos los sarios tengan la vecindad reqerida ni tampoco qe se contemplen todos los ítems del data set porqe en el proceso de agrpamiento de tplas existen ítems qe han sido escchados por n sólo sario [11]. Como consecencia, este sario no debería participar como candidato a ser vecino. Figra 7.2. Gráfico de barras mostrando el tiempo de respesta de los dos procesos de recomendaciones tilizando dos tipos de correlación. Figra 7.1. Diagrama de fljo de ejección de los Jobs en 10 nodos. Para el job 1, el cal es aplicado en las dos variaciones, se levantaron 4 tareas map y 10 tareas redce, las cales presentaron na dración total 1 minto con 9 segndos. Para el job 4, el cal es aplicado también para las dos variaciones, se levantaron 10 tareas map y 10 tareas redce, los cales presentaron na dración total de ejección de aproximadamente 22 horas con 54 mintos y 58 segndos. Para el tiempo de respesta en la obtención de los vecinos más cercanos se tvieron dos alternativas expestas a continación: Con el coeficiente de correlación de Pearson se tvo n tiempo de respesta de aproximadamente 144 horas (6 días). Esta dración de tiempo fe estimada y obtenida de los tiempos de respestas de los primeros porcentajes de avance en las tareas map. Por tanto el 8. Conclsiones y Recomendaciones Los tiempos de ejección de los algoritmos de recomendación colaborativa basados en correlación y en prodcto pnto amentan con el cadrado de la cantidad de sarios y por ello presentan problemas de escalabilidad. En el caso del algoritmo la correlación de Pearson, el costo comptacional es tan alto qe en términos monetarios spera 8 a 1 al algoritmo basado en prodcto pnto. La poca cantidad de nodos compartidos disponibles es na limitante. La aplicación de prodcto pnto es na alternativa viable para el procesamiento de las similitdes. Anqe con el prodcto pnto disminye en gran proporción el tiempo de ejección, no se obtienen recomendaciones para sarios qe han calificado ítems qe otros sarios no han calificado, Pearson reselve este problema aplicando inferencias. Una mejora pede ser la aplicación de na variante de prodcto pnto qe tiliza inferencias.

6 9. Referencias [1]. Aniceto Saboya Vargas Estdiante de doctorado en Inteligencia Artificial, Uso de Recomendadores, Asistentes y Aydantes en sistemas Ttores, Universidad Politécnica de Catalña, pág. 6. [2]. Marko Balabanović, Content-based, collaborative recommendation, ACM New York, NY, USA, vol. 40, Mar. 1997, pág. 72. [3]. David M. Nichols, Implicit Rating and Filtering, Proceedings of the 5th DELOS Workshop on Filtering and Collaborative Filtering, Nov. 1997, pág. 5. [4]. Roland Alton-Scheidl, Jesper Ekhall, Olivier van Geloven, Laszlo Kovacs & Andras Micsik, Christopher Le, Richard Messnarz, David Nichols, Jacob Palme & Torgny Tholers, Dave Mason & Rob Procter, Enrico Stpazzini & Massimo Vassali, y Richard Wheeler, Social and Collaborative Filtering of Web Docments and News, Dagsthl, Germany: Alfred Kobsa, GMD and Constantine Stephanidis, 1999, pág. 14. [5]. Oswaldo Velez-Langs y Carlos Santos, Sistemas Recomendadores: Un enfoqe desde los algoritmos genéticos, Institto de Investigación de Ingeniería Indstrial de la UNMSM. (Per), vol. 9, Jn. 2006, pág. 31. [6]. Sergio Manel Galán Nieto, Filtrado Colaborativo y Sistemas de Recomendación, España - Madrid: Universidad Carlos II de Madrid, [7]. Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat. Google, Inc., Google Research Pblication: MapRedce, Research Pblications Google, Dic. 2004, pág. 13. [8]. Elsayed, Doglas W. Oard, y Jimmy Lin Tamer, Pairwise Docment Similarity in Large Collections with MapRedce, University of Maryland: Hman Langage Technology Center of Excellence and UMIACS Laboratory for Comptational Lingistics and Information Processing, [9]. Andre Vellino, PageRank Effect on Collaborative Filtering, National Research Concil (Ottawa, Ontario K1A 0R6 ), Jl. 2008, pág. 4. [10]. The Hadoop Distribted File System: Architectre and Design, The Hadoop Distribted File System: Architectre and Design, May [11]. Valeria Molina, Rodrigo Machado, y Leticia Betarte, Recomendación de música basada en filtrado colaborativo, Grado, UdelaR - Carrera de Ingeniería en Comptación.

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