TESIS. Maestría en Ingeniería en Sistemas de Información SISTEMA DISTRIBUIDO DE INTELIGENCIA COLECTIVA

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1 TESIS Maestría en Ingeniería en Sistemas de Información SISTEMA DISTRIBUIDO DE INTELIGENCIA COLECTIVA Director: Dr. Eduardo Destéfanis Co-Director: Dr. Mario Groppo Maestrando: Esp. Ing. Ignacio Cano 2015

2 Agradecimientos Al Dr. Eduardo Destéfanis, por dirigirme en este trabajo, por su paciencia en la espera de resultados, y por su gran colaboración y ayuda para mejorar el presente. Al Dr. Mario Groppo, por aceptar co-dirigirme en este trabajo, por su constante interés y empuje para que se complete exitosamente, y por sus comentarios siempre tan indicados. 2

3 Dedicatoria A todos mis seres queridos, especialmente a mi esposa Laura y a mi hija Magdalena, mis grandes amores en esta vida. 3

4 Resumen' La competitividad de las empresas depende principalmente del entendimiento y conocimiento que éstas tienen sobre sus usuarios, si no entienden y conocen las necesidades de sus clientes, difícilmente serán exitosas en sus rubros. Crear nuevas oportunidades mediante la utilización de algoritmos que permitan combinar automáticamente los datos recolectados de diferentes personas, contribuye a mejorar la competitividad. Dominar este arte coloca a las empresas en una posición de privilegio con respecto a sus competidoras. El presente trabajo describe el análisis, diseño e implementación de un sistema distribuido con el fin de asistir a los usuarios finales durante el proceso de toma de decisiones, permitiéndoles encontrar y elegir productos de su interés entre un conjunto abrumador de alternativas. A lo largo del presente, no sólo se introducen conceptos relacionados al campo de la inteligencia colectiva, los motores de búsquedas, los sistemas de recomendación, las redes sociales, sino también, se describen las diversas tecnologías necesarias para la creación del sistema, incluyendo fundamentación de las elegidas para la elaboración del mismo. En base a los análisis previos, se procede al diseño y construcción de un prototipo, el cual se integra con diversos clientes. Finalmente, se evalúan los resultados comparando el sistema con algunas de las soluciones más utilizadas en la actualidad. 4

5 Índice 1 Introducción Objetivos ObjetivoGeneral ObjetivosEspecíficos Estructura MarcoTeórico SistemasdeInteligenciaColectiva TiposdeInteligenciaColectiva Web2.0 SocialMedia Ejemplosenelmundoreal SistemasdeRecomendación AlgoritmosdeRecomendación MétodosdeEvaluación ProblemadeComienzoenFríoenFiltrosColaborativos MotoresdeBúsqueda ElementosdelosBuscadores BuscadoresenlaActualidad RedesSociales Importancia EstadísticasdeUso DefinicióndelProblema Importancia AlternativasdeSolución DiseñoeImplementación DiseñodeAltoNivel CasosdeUso Arquitectura Servicios Módulos DiagramasdePaquetes InterfacesdeProgramacióndeAplicaciones

6 5.2 DiseñodeBajoNivel TecnologíasyFrameworksUtilizados CapturasdePantalla EvaluacióndelosResultados MedicionesparaFiltrosColaborativos MedicionesparaClustering ComparativasconTecnologíasActuales Conclusiones TrabajosFuturos Bibliografía Apéndices ApéndiceA:DiagramasdeClases ApéndiceB:DiagramasdeSecuencia ApéndiceC:SnippetsdeCódigo

7 ÍndicedeFiguras Figura1:DiagramadelaColaLarga[Jannachetal.,2010]...13 Figura2:TiposdeInteligencia[Alag,2009]...19 Figura3:DiagramadeLíneasparacálculodeCP...26 Figura4:Datosdesestructurados Fuente:TN...37 Figura5:EjemplodeClusteringenplanoxey...38 Figura6:ComparaciónentreDistanciaEuclidianayDistanciaManhattan...42 Figura7:Ejemplodeánguloentredosvectores...43 Figura8:EjemplodeKemeansclustering...44 Figura9:EjemplodeagrupamientoutilizandoCanopy...45 Figura10:EjemplodeclusteringdeDirichlet.Modeloincorrectoycorrecto...47 Figura11:Dirichletenunadistribuciónnormalasimétrica...48 Figura12:Distanciaintereclustergrandeypequeña...50 Figura13:Distanciaintraeclustergrandeypequeña...50 Figura14:DiagramadeCasosdeUso...63 Figura15:ArquitecturadeAltoNivel...70 Figura16:DiagramadeServicios...71 Figura17:EstructuraFísicadelPrototipo...72 Figura18:DiagramadePaquetesdeAnalytics...74 Figura19:DiagramadePaquetesdeCatalog...75 Figura20:DiagramadePaquetesdeId...75 Figura21:DiagramadePaquetesdeSearch...75 Figura22:DiagramadePaquetesdeSocial...76 Figura23:DiagramadePaquetesdeRecommender...76 Figura24:UsuarioAnónimoSinRecomendaciónenIntelAppUpCenter...91 Figura25:IntelAppUpCenterconRecomendacionesPersonalizadas...91 Figura26:RecomendaciónbasadaenContenidoparaUsuarioAnónimoIenelClienteX...92 Figura27:RecomendaciónbasadaenContenidoparaUsuarioAnónimoIIenelClienteX...93 Figura28:PantallaInicialdeClienteXsinRecomendaciones...93 Figura29:PantallaInicialdeClienteXconRecomendacionesPersonalizadas...94 Figura30:RecomendacionesHíbridasparaUsuarioAutenticadoenelClienteX...94 Figura31:ConexiónconRedesSocialesenelClienteX...95 Figura32:LoginconFacebook...96 Figura33:PermisosExplícitosdeAccesoaInformacióndeFacebook...96 Figura34:UsuarioConectadoaFacebook...97 Figura35:GustosobtenidosdeFacebook...97 Figura36:JerarquíaAH Figura37:DiagramadeClasesdelosServiciosdeCatalogyAnalytics Figura38:DiagramadeClasesdelosServiciosdeSearch,SocialyRecommender Figura39:Recommender CollaborativeFiltering Figura40:Catalog ItemsByIds Figura41:AnalyticseRejects Figura42:InterfazRESTdelServiciodeCatalog

8 Figura43:EnumeracionesPolimórficasutilizadasenRecomendacionesconFiltrosColaborativos.129 Figura44:ObjetodelModeloeIndexadordelMotordeBúsquedas

9 ÍndicedeTablas Tabla1:DiferenciasentreWeb1.0yWeb2.0[Rice,2009]...20 Tabla2:FuentedeDatosparacálculodeCP...26 Tabla3:CorrelacióndePearson...26 Tabla4:DistanciaEuclídeaySimilitudbasadaenlaDI...28 Tabla5:PreferenciasconvertidasparacálculodeCS...28 Tabla6:CorrelacióndeSpearman...29 Tabla7:FuentedeDatosparacálculodeCJ...30 Tabla8:CoeficienteJaccard...30 Tabla9:FuentedeDatosparacálculodeLLR...31 Tabla10:EventosparacálculodeLLR...31 Tabla11:AeAparacálculodeLLR...32 Tabla12:AeBparacálculodeLLR...32 Tabla13:AeCparacálculodeLLR...32 Tabla14:ValoresdeSimilitudbasadaenLLR...33 Tabla15:FuentedeDatosparacálculodeDiferenciasenSO...34 Tabla16:PromediodediferenciasdepreferenciasentreparesdeítemsparaSO...34 Tabla17:PrediccionesparadistintosusuariosconSO...35 Tabla18:Datosestructurados...36 Tabla19:DatosSemiestructuradosI...37 Tabla20:DatosSemiestructuradosII...38 Tabla21:EscaladecomparacionesparaAHP Tabla22:MatrizdeArquitectura Tabla23:MatrizdeAnatomía Tabla24:ComparativadeFacilidaddeUso Tabla25:MatrizdeFacilidaddeUso Tabla26:MatrizdeSoftware Tabla27:MatrizdeCosto Tabla28:ComparativadeMisceláneos Tabla29:MatrizdeMisceláneos Tabla30:ComparativadeServicios Tabla31:MatrizdeServicios Tabla32:MatrizdeCriterios Tabla33:ResultadosfinalesAHP

10 ÍndicedeFórmulas Fórmula1:CoeficientedeCorrelacióndePearson...25 Fórmula2:Distanciaeuclidianadelespacioeuclídeonedimensional...27 Fórmula3:SimilaridadbasadaendistanciaEuclidiana...27 Fórmula4:SimilitudbasadaencoeficientedeJaccard...29 Fórmula5:LogelikelihoodRatio...32 Fórmula6:SimilitudbasadaenLLR...32 Fórmula7:Pesotfidf...40 Fórmula8:DistanciaEuclidianaalcuadrado...41 Fórmula9:DistanciaManhattan...41 Fórmula10:DistanciaCosenoidal...42 Fórmula11:DistanciaTanimoto...43 Fórmula12:GradodeAsociacióndeVectorVaClusterC Fórmula13:ErrorCuadráticoMedio...48 Fórmula14:Precisión...49 Fórmula15:Exhaustividad...49 Fórmula16:Prioridaddeunaalternativa

11 11 Acrónimos AHP* AnalyticHierarchyProcess API* ApplicationProgrammingInterface CD* CompactDisc CI* CollectiveIntelligence CJ* CoeficientedeJaccard CP* CorrelacióndePearson CRUD* CreateReadUpdateDelete CS* CorrelacióndeSpearman DI* DistanciaEuclidiana HTML* HyperTextMarkupLanguage HTTP* HypertextTransferProtocol ID* IntrusionDetection IDF* InverseDocumentFrecuency IoC* InversionofControl JSON* JavascriptObjectNotation JSP* JavaServerPages LLR* LogelikelihoodRatio ML* MachineLearning NaN* NotaNumber Pymes* PequeñasyMedianasEmpresas REST* RepresentationalStateTransfer RMSE* RootMeanSquareError RS* RecommenderSystem SaaS* SoftwareasaService SN* SocialNetwork SO* SlopeOne TF* TermFrecuency UI* UserInterface URL* UniformResourceLocator WAR* WebArchive XML* extensiblemarkuplanguage

12 1 Introducción En los últimos años ha habido un incremento exponencial en el volumen de información digital disponible. Dicho aumento trajo aparejado un problema: cómo filtrar y entregar eficientemente información relevante al usuario? [Ghazanfar, Prugel-Bennett, 2010]. En dicho contexto, se hace imprescindible la existencia de sistemas de extracción de información que permitan presentar sólo información de interés para los usuarios. Tales sistemas se denominan Sistemas de Recomendación [Patel, Balakrishnan, 2009]. Compañías como Amazon, Facebook, Google, ebay, gozan de gran popularidad debido a que han sido capaces de proveer información relevante basándose en las interacciones del usuario con el contenido. El factor principal de su éxito es el uso activo de Inteligencia Colectiva, principalmente, de Sistemas de Recomendación [Nagalakshmi, Joglekar, 2011]. Anderson propuso el concepto conocido comúnmente como Cola Larga o Long Tail. El mismo hace referencia a que usualmente pocos eventos suceden muy frecuentemente, mientras que una gran cantidad de eventos ocurren sólo esporádicamente. Planteó el hecho de que hay que olvidarse de exprimir millones de unos pocos grandes éxitos en la cima de las listas; el futuro está en los millones de nichos de mercado en el extremo bajo de la cadena de bits. Una de las reglas que propone Anderson es la utilización de sistemas de recomendaciones para impulsar la demanda en estos sectores de baja popularidad [Anderson, 2004]. 12

13 Figura(1:(Diagrama(de(la(Cola(Larga([Jannach(et(al.,(2010]( De hecho, la distribución de Cola Larga está prácticamente en todos lados, en palabras y páginas web, en políticos y relaciones públicas, en terremotos y secuencias de ADN, en partituras musicales y deportes universitarios. En aplicaciones de e-commerce existe una fuerte demanda de productos desconocidos [Zaier, Godin, Faucher, 2008]. Por ejemplo, el caso de Rhapsody, donde el 40% de las ventas no provienen de los tonos más vendidos. 21% de las ventas de Netflix provienen de películas que no forman parte de las 3000 más alquiladas. 20% de las ventas de Amazon no provienen de los libros más populares [Anderson, 2006]. El presente trabajo propone el desarrollo de un sistema integral de inteligencia colectiva, que incluye un motor de búsqueda, un motor de recomendaciones y diferentes servicios que, por un lado, permiten al usuario contar con información relevante facilitándole la toma de decisiones (qué ver, qué comprar, qué leer, etc.), y por otro, que permiten aumentar la demanda en la Long Tail. Se pretende crear valor agregado a través de la combinación de una arquitectura orientada a servicios. Se hace mayor hincapié en los servicios de recomendación. Se realiza también una prueba de concepto integrando algunos servicios con distintas aplicaciones clientes. 13

14 1.1 Objetivos ObjetivoGeneral Desarrollar un sistema distribuido de inteligencia colectiva que pueda ser utilizado por diversos clientes, para poder personalizar la información ofrecida, favoreciendo la experiencia de los usuarios y creando nuevas oportunidades de venta ObjetivosEspecíficos - Analizar el marco teórico sobre Inteligencia Colectiva, Motores de Búsqueda y Sistemas de Recomendación. Se estudiará la teoría referida a la inteligencia colectiva, motores de búsqueda y sistemas de recomendación, sus características principales y usos más frecuentes. Se analizarán los diferentes algoritmos de recomendación existentes. Se analizará la técnica de agrupamiento o clustering. Se hará un breve resumen de la terminología básica de la disciplina junto con los elementos fundamentales que componen los sistemas de inteligencia colectiva y los motores de búsqueda. - Describir y Evaluar la factibilidad de la implementación de un sistema con la tecnología actual. Se describirán las diversas tecnologías necesarias para la creación de un sistema de inteligencia colectiva. Se incluirá descripción de las tecnologías elegidas para la elaboración del sistema. - Implementar un sistema distribuido de inteligencia colectiva lo suficientemente genérico que pueda ser reutilizado en distintos proyectos de software. A partir del análisis de las tecnologías involucradas, se procederá al diseño y concepción de un sistema orientado a servicios que permitirá buscar y recomendar ítems de interés para el usuario. Se establecerán métricas de evaluación del framework. 14

15 - Realizar diferentes pruebas de concepto integrando partes del sistema con diversos clientes. A partir del desarrollo del sistema, se procederá a la integración del mismo con diversos clientes, entre los que se encontrará la tienda virtual de venta de aplicaciones de Intel, llamado Intel AppUp Center, y se mostrarán algunos resultados. Se realizarán mediciones con diversos corpus para medir la efectividad de las recomendaciones. 1.2 Estructura Este documento se encuentra organizado del siguiente modo: - La sección 2 contiene el marco teórico necesario para el desarrollo del presente. - La sección 2.1 introduce la inteligencia colectiva, los tipos de inteligencia que existen, sus usos más comunes, etc. - La sección 2.2 describe los sistemas de recomendación, qué son, los distintos tipos que existen, los diferentes algoritmos y las métricas para evaluar su efectividad, el problema del comienzo en frío, técnicas de clustering, etc. - La sección 2.3 describe los motores de búsqueda, cómo están compuestos y el funcionamiento básico. Se enumeran brevemente los más utilizados en la actualidad. - La sección 2.4 introduce el concepto de redes sociales como potenciadoras de la inteligencia colectiva, sus características, impacto y papel que desempeñan en la actualidad. - La sección 2.5 introduce el concepto de estadísticas de uso o analytics, y algunos de sus usos actuales. - La sección 3 define el problema a tratar en este trabajo y destaca su importancia en la actualidad. - La sección 4 plantea diferentes alternativas de solución al problema. Se hace un análisis de las opciones que existen en la industria. - La sección 5 procede a detallar el diseño e implementación del sistema integral de inteligencia colectiva propuesto como solución al problema planteado en la sección 3. - La sección 5.1 presenta el diseño de alto nivel, casos de uso, diagrama de arquitectura, servicios, diagramas de paquetes, APIs, etc. 15

16 - La sección 5.2 presenta el diseño de bajo nivel, diagramas de clases, diagramas de secuencia y algunos pedazos de código. - La sección 5.3 enumera las diferentes tecnologías y frameworks que se utilizaron para el desarrollo del sistema. - La sección 6 contiene la evaluación de los resultados. - Las secciones 7 y 8 presentan las conclusiones y trabajos futuros respectivamente. 16

17 2 MarcoTeórico A continuación se define el marco teórico que servirá de respaldo conceptual a la implementación del prototipo. Cabe destacar que no se pretende realizar un desarrollo exhaustivo de las disciplinas relacionadas, sino más bien una reducida introducción al marco de trabajo indispensable para un mejor entendimiento del mismo. 2.1 SistemasdeInteligenciaColectiva La Inteligencia Colectiva, o CI por sus siglas en inglés, es una forma de inteligencia que emerge cuando un grupo de individuos realizan cosas en conjunto. El grupo, trabajando en forma coordinada o colaborativa, es capaz de actuar más inteligentemente que cualquier individuo miembro [Malone, 2006]. Singh y Gupta definen la CI como la habilidad de un grupo de agentes simples que trabajan juntos para resolver problemas más grandes y complejos que los que podrían resolver por separado [Singh, Gupta, 2009]. El conjunto de agentes simples es como un enjambre y la inteligencia emergente de sus interacciones se la denomina inteligencia de enjambre. Bonabeau, Dorigo and Stutzle, describen esta inteligencia como cualquier intento de diseñar algoritmos en base al comportamiento colectivo de colonias de insectos u otras sociedades de animales [Bonabeau, Dorigo, Stutzle, 1999]. Las personas han utilizado el término Inteligencia Colectiva por décadas, y se ha vuelto muy importante y popular con la aparición de nuevas tecnologías de comunicación. Cuando los especialistas usan esta frase, se refieren generalmente a la combinación de comportamientos, preferencias o ideas de un grupo de personas que permiten obtener nuevos conocimientos [Segaran, 2007]. Alag define a la Inteligencia Colectiva como el uso efectivo de información provista por otros para mejorar aplicaciones [Alag, 2009]. 17

18 Nagalakshmi y Joglekar afirman que las aplicaciones web se encuentran atravesando un proceso de transformación. Por un lado, las nuevas aplicaciones proveen una experiencia más rica a los usuarios y reorganizan el contenido dinámicamente basado en lo que conocen de sus clientes y lo que éstos explícitamente piden. Por otro lado, los usuarios han comenzado a proveer información de distintas maneras, ya sea compartiendo sus opiniones respecto a un producto o servicio a través de comentarios y calificaciones, compartiendo contenido, participando en comunidades online, lo que lleva al problema del exceso de información. Es por esto que resulta cada vez más difícil encontrar la información que se busca [Nagalakshmi, Joglekar, 2011]. Se necesita convertir toda esta nueva información en inteligencia para las aplicaciones. El uso de esta inteligencia, conocida como Inteligencia Colectiva, permite personalizar sitios, mejorando la experiencia de los usuarios. Los sistemas de recomendación proveen estas funcionalidades [Alag, 2009] TiposdeInteligenciaColectiva La información provista por usuarios de aplicaciones web resulta de tres inteligencias diferentes: Explícita, Implícita y Derivada [Alag, 2009].En la Figura 2 se ilustran estos tipos. - Inteligencia Explícita: se trata de información explícita que el usuario provee, ya sea por revisiones, comentarios, marcadores, etc. - Inteligencia Implícita: se trata de información indirecta que el usuario provee, ya sea simplemente por la colección de estadísticas de uso o por la agregación de contenido de otras fuentes de información. - Inteligencia Derivada: se trata de información obtenida de los datos de los usuarios, tanto explícita como implícitamente. 18

19 Figura(2:(Tipos(de(Inteligencia([Alag,(2009]( En el presente trabajo se abarcan estas tres grandes áreas. Como primer paso se obtiene información explícita de los usuarios en base a sus calificaciones, revisiones y estadísticas de uso. Luego se adquiere información implícita de ciertas redes sociales del usuario. Por último, en base a toda la información recolectada, se hacen búsquedas inteligentes y se recomienda contenido relevante Web2.0 SocialMedia Durante los últimos años la Web ha experimentado un cambio transformacional popularmente conocido como Web 2.0. En esencia, este cambio implicó hacer la Web participativa, es decir, poner al usuario en el centro y construir aplicaciones basadas en él en detrimento del contenido. Singh et al. afirman que el valor agregado que ofrecen las aplicaciones surge de los datos obtenidos de las interacciones de sus usuarios [Singh et al., 2009]. En la Tabla 1 Rice Lincoln propone una comparación entre la Web 1.0 y la Web 2.0 para así explicitar ciertas diferencias. 19

20 Tabla(1:(Diferencias(entre(Web(1.0(y(Web(2.0([Rice,(2009]( Es relativamente simple diseñar una aplicación similar a Wikipedia, Amazon, Flickr, YouTube en términos de interfaz gráfica, pero lo que no se puede replicar fácilmente es la experiencia de usuario que ofrecen en base a los datos colectados de los billones de usuarios con los que cuentan. Es justamente ahí donde se encuentra su verdadera fortaleza [Singh et al., 2009]. Muchas personas consideran ambiguo el término Web 2.0, por ello prefieren utilizar el concepto de Social Media. Este concepto hace hincapié en las ideas que se crean, comparten, refinan a través de la colaboración, y no en las ideas que se simplemente se observan. Social Media acoge la arquitectura de la participación. En otras palabras, los usuarios pueden agregar valor a las aplicaciones que usan [Rice, 2009]. Rice también afirma que la parte más excitante de esta nueva web es el cambio de mentalidad y filosofía. Propone un nuevo mundo en donde la audiencia, todos nosotros en vez de una elite, decide qué es lo verdaderamente importante Ejemplosenelmundoreal Durante la última década muchas compañías han incluido el concepto de inteligencia colectiva en sus aplicaciones. Un punto de inflexión en la web fue la introducción de motores de búsqueda. Google pasó, en menos de 10 años, de ser un startup a ser un jugador dominante en el sector tecnológico, debido principalmente a su algoritmo de búsqueda, secundado por otros servicios como Google News, Google Finance [Marmanis, Babenko, 2009]. 20

21 Amazon fue una de las primeras tiendas virtuales que ofreció recomendaciones a los usuarios basadas en sus patrones de compras. Ni bien un usuario agrega ítems al carrito de compras, Amazon le recomienda productos adicionales que de alguna manera están relacionados con los que seleccionó previamente. Un artículo muy interesante de la agencia Reuters habla del poder de este gigante. Afirma que Google conoce qué buscan los usuarios, Facebook conoce qué les gusta a las personas y quiénes son sus amigos, mientras que Amazon conoce qué zapatos de correr buscó determinado usuario la semana pasada, pero también sabe que hace un año compró un par. Este tipo de información mantiene en vilo a los anunciantes [Barr, Saba, 2013]. Otra aplicación web inteligente es Netflix, el más grande servicio de alquiler de películas online del mundo, el cual ofrece miles de títulos en DVD más una librería de más de películas y series de televisión a sus más de 20 millones de suscriptores. Netflix ha sido galardonado 9 veces por ForeSee Results como el sitio web #1 en satisfacción de usuarios [NETFLIX, 2012]. Parte del éxito de Netflix se debe a su habilidad para ofrecer a sus usuarios una manera simple para elegir películas. El núcleo de la plataforma es un sistema de recomendación denominado Cinematch, cuyo trabajo es predecir los gustos de los usuarios. Muchos consideran a Netflix como LA aplicación web inteligente. El poder predictivo de Cinematch es de gran valor para Netflix, a tal punto que en Octubre de 2006 se abrió un concurso para mejorar sus capacidades en un 10%. Luego de tres años de competencia, BellKor s Pragmatic Chaos presentó el algoritmo ganador sólo 24 minutos antes que otro equipo. Los ganadores se llevaron 1 millón de dólares [Hoffman, 2009]. Last.fm es otra aplicación que incorpora CI. Es un servicio para descubrir nueva música que ofrece recomendaciones personalizadas basándose en la música que uno escucha [LASTFM, 2013]. 2.2 SistemasdeRecomendación Los sistemas de recomendación, o RS por sus siglas en inglés, son aplicaciones de software que tienen como objetivo apoyar a los usuarios en la toma de decisiones mientras interactúan con grandes volúmenes de información. Recomiendan artículos de interés a los 21

22 usuarios en función de las preferencias que éstos han expresado, ya sea explícita o implícitamente. El volumen cada vez mayor y la creciente complejidad de la información en la web, han hecho de estos sistemas herramientas esenciales para los usuarios en actividades de comercio electrónico y de búsqueda de información [ACM, 2012]. Ricci, Rokach y Shapira afirman que los RS son herramientas y técnicas de software que proveen sugerencias de ítems útiles para los usuarios. Dichas sugerencias se relacionan con distintos procesos de toma de decisiones, tales como qué ítems comprar, qué música escuchar, qué noticias leer, etc. [Ricci, Rokach, Shapira, 2011]. Ítem es el término genérico utilizado para identificar lo que el sistema recomienda a los usuarios. Un RS normalmente trabaja con un solo tipo de ítem (por ej. CDs, películas, libros) y están dirigidos a individuos que carecen de suficiente experiencia para evaluar la enorme cantidad de ítems alternativos que un sitio puede ofrecer [Resnick, Varian, 1997]. El desarrollo de RS comenzó con una simple observación: a menudo los individuos confían en las recomendaciones provistas por otros al momento de tomar decisiones diarias. Por ejemplo, es común leer un libro que alguien nos recomendó, cuando seleccionamos alguna película para ver, generalmente tendemos a ver las críticas que aparecen en los diarios, los empleadores se basan fuertemente en las recomendaciones para tomar una decisión de contratación, etc. [Mahmood, Ricci, 2009] AlgoritmosdeRecomendación Generalmente una persona elige un libro en una biblioteca por alguna razón. Una posibilidad sería porque lo encontró cerca de otros libros que conoce y le sirvieron. Otra, porque lo vio en la oficina de un compañero de trabajo, el cual comparte su interés por el tema. O simplemente debido a que se lo recomendaron directamente. Todas estas estrategias son válidas para descubrir nuevas entidades. Por ejemplo, se podrían observar las cosas que atraen a personas con gustos similares. También, se podrían buscar qué ítems son parecidos a los que ya se tienen [Owen et al., 2012]. De hecho, estas son dos categorías de algoritmos de recomendación: basada en usuarios y basada en ítems. La primera, basada en usuarios, utiliza información personal del usuario para sugerir buenas recomendaciones. La segunda, basada en ítems, determina qué 22

23 ítems están relacionados con un ítem en particular; cuando a un usuario le gusta un ítem, los relacionados son recomendados [Patel, Balakrishnan, 2009]. Hablando más precisamente, los escenarios precedentes son ejemplos de Filtrado Colaborativo, más conocido como Collaborative Filtering, producen recomendaciones basadas sólo en las relaciones usuarios-ítems. Existen también otras técnicas, las basadas en contenido, donde la sugerencia se nutre de algún atributo del ítem, por ejemplo, el autor del libro, la editorial, etc. [Owen et al., 2012]. Adomavicius y Tuzhilin hacen referencia a una tercera categoría híbrida que resulta de la mezcla de las dos anteriores [Adomavicius, Tuzhilin, 2005]. Todo proceso de recomendación requiere la recolección de un set de datos o corpus. Una vez que se recolectaron estos datos acerca de los gustos de los usuarios, se necesita una forma para determinar qué tan similares (en cuanto a gustos) son esas personas. Esto se consigue comparando a los usuarios y calculando un puntaje de similitud entre ellos. Existen distintas formas para calcular esta similitud, como ser la Correlación de Pearson, la Distancia Euclidiana [Segaran, 2007], la Correlación de Spearman, la Similitud del Coseno, el Coeficiente Tanimoto, etc. [Owen et al., 2012]. ' Algoritmos'de'Filtrado'Colaborativo' Como se mencionó anteriormente, existen dos grandes grupos dentro de esta categoría, recomendaciones basadas en usuarios o basadas en ítems. NOTA: Las sub secciones siguientes se basaron en información obtenida del excelente libro Mahout in Action (incluido en la bibliografía) a no ser que se indique lo contrario RecomendacionesBasadasenUsuarios Consiste en el proceso de recomendar ítems a algún usuario en particular basado en la similitud entre usuarios. Dicho proceso se muestra a continuación en pseudocódigo. para cada ítem i que el usuario u aún no emitió preferencia alguna por cada otro usuario v que tiene preferencia por i 23

24 computar una similitud s entre u y v incorporar la preferencia de v por i, ponderada por s, en un promedio retornar los top ítems, rankeados por el promedio ponderado Sería muy lento examinar todos los ítems. En realidad, se computa primero un grupo de usuarios más similares y sólo aquellos ítems conocidos por ese grupo son considerados. El pseudocódigo actualizado quedaría así: para cada otro usuario w computar una similitud s entre u y w mantener los usuarios top, rankeados por similitud, en un grupo n para cada ítem i que algún usuario en n emitió una preferencia pero que u aún no calificó para cada otro usuario v en n que tiene una preferencia por i computar una similitud s entre u y v incorporar la preferencia de v por i, ponderada por s, en un promedio retornar los top ítems, rankeados por el promedio ponderado El tiempo de corrida de un algoritmo de recomendación basado en usuarios crece a medida que el número de usuarios crece RecomendacionesBasadasenÍtems Consiste en el proceso de recomendar ítems a algún usuario en particular basado en la similitud entre ítems. Dicho proceso se muestra a continuación en pseudocódigo. para cada ítem i que el usuario u aún no emitió preferencia alguna por cada ítem j que u tiene preferencia por computar una similitud s entre i y j incorporar la preferencia de u por j, ponderada por s, en un promedio retornar los top ítems, rankeados por el promedio ponderado El tiempo de corrida de un algoritmo de recomendación basado en ítems crece a medida que el número de ítems crece. Si el número de ítems es relativamente bajo comparado al número de usuarios, será mucho más eficiente utilizar una implementación basada en ítems y no en usuarios. 24

25 BasadasenÍtemsversusBasadasenUsuarios El filtrado basado en ítems es significativamente más rápido que el basado en usuarios cuando se buscan obtener recomendaciones de un gran set de datos, pero tiene la carga adicional de tener que mantener una tabla de similitud de ítems [Segaran, 2007]. Segaran también afirma que existe una diferencia en la precisión que depende de qué tan disperso es el conjunto de datos. Si se tiene un conjunto de datos en donde la mayoría de los usuarios ha calificado casi todos los ítems, entonces el set de datos se dice que es denso, caso contrario, se dice que es disperso. El filtrado basado en ítems generalmente tiene mejor performance que el basado en usuarios en set de datos dispersos. Para set de datos densos, ambos se desempeñan de manera similar. Dicho todo esto, también vale la pena mencionar que el filtrado basado en usuarios es más fácil de implementar, por ende es, usualmente, más apropiado para conjunto de datos pequeños que cambian con mucha frecuencia [Segaran, 2007] MétricasdeSimilitud Correlación/de/Pearson/ La Correlación de Pearson (CP) es un número entre -1 y 1 que mide la relación lineal entre dos series de números. Mientras más lineal la relación, más cercano a 1 es el coeficiente. Este concepto, muy utilizado en estadística, puede aplicarse a usuarios para medir su similitud, es decir, medir la tendencia de las preferencias de dos usuarios. La expresión que permite calcular la correlación de Pearson es la siguiente: Fórmula(1:(Coeficiente(de(Correlación(de(Pearson( 25

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