140 likes | 259 Views
Zachyt ávanie charakteristík jednotlivca. Michal Barla, M ária Bieliková. { barla, bielik }@fiit.stuba.sk. Modelovanie používateľa. Cieľ: Prispôsobovanie obsahu, odporúčanie Viacero prístupov, líšiacich sa v: spôsobe zberu dát o používateľovi Vyjadrení modelu Úrovni podrobnosti
E N D
Zachytávanie charakteristík jednotlivca Michal Barla, Mária Bieliková {barla, bielik}@fiit.stuba.sk
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 Zachytávanie charakteristík jednotlivca
Príklad modelu - GUMO Zachytávanie charakteristík jednotlivca
Model používateľa v NAZOU Zachytávanie charakteristík jednotlivca
Charakteristiky Zachytávanie charakteristík jednotlivca
Iný príklad modelu [P(1), P(2),…..,P(N)] Častokrát použitelnejší model vzhľadom na dosiahnutie cieľa Zachytávanie charakteristík jednotlivca
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 Zachytávanie charakteristík jednotlivca
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? Zachytávanie charakteristík jednotlivca
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 Zachytávanie charakteristík jednotlivca
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“ , ... Zachytávanie charakteristík jednotlivca
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 Zachytávanie charakteristík jednotlivca
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? Zachytávanie charakteristík jednotlivca