Αλγόριθμοι εξαγωγής κανόνων συσχέτισης και εφαρμογές

• Κύριος συγγραφέας: Μουσουρούλη, Ιωάννα
• Άλλοι συγγραφείς: Μακρής, Χρήστος
• Μορφή: Thesis
• Γλώσσα: Greek
• Έκδοση: 2008
• Θέματα: Προσωποποίηση; Εξόρυξη γνώσης; Κανόνες συσχέτισης; Personalization; Data mining; Association rules; A-priori; 025.04

Η παρούσα μεταπτυχιακή εργασία έχει στόχο τη μελέτη προβλημάτων «κρυμμένης γνώσης» από συστήματα και εφαρμογές ηλεκτρονικού εμπορίου (e-commerce) και ηλεκτρονικής μάθησης (e-learning) με κύριο στόχο τη βελτίωση της ποιότητας και της απόδοσης των παρεχόμενων υπηρεσιών προς τους τελικούς χρήστες. Στο πρώτο κεφάλαιο παρουσιάζεται ένα σενάριο για σημασιολογικά εξατομικευμένο e-learning. Ο προτεινόμενος αλγόριθμος βασίζεται σε μια οντολογία (ontology) η οποία βοηθά στη δόμηση και στη διαχείριση του περιεχομένου που σχετίζεται με μια δεδομένη σειρά μαθημάτων, ένα μάθημα ή ένα θεματικό. Η διαδικασία χωρίζεται σε δύο στάδια: στο offline στάδιο το οποίο περιλαμβάνει τις ενέργειες προετοιμασίας των δεδομένων, δημιουργίας της οντολογίας και εξόρυξης από δεδομένα χρήσης (usage mining) και στο online στάδιο το οποίο περιλαμβάνει την εξαγωγή των εξατομικευμένων συστάσεων. Το προτεινόμενο σύστημα σε πρώτη φάση βρίσκει ένα αρχικό σύνολο συστάσεων βασισμένο στην οντολογία του πεδίου και στη συνέχεια χρησιμοποιεί τα frequent itemsets (συχνά εμφανιζόμενα σύνολα στοιχείων) για να το εμπλουτίσει, λαμβάνοντας υπόψη την πλοήγηση άλλων παρόμοιων χρηστών (similar users). Με τον τρόπο αυτό, μειώνεται ο χρόνος που απαιτείται για την ανάλυση όλων των frequent itemsets και των κανόνων συσχέτισης. Η ανάλυση εστιάζεται μόνο σε εκείνα τα σύνολα που προέρχονται από το συνδυασμό της ενεργούς συνόδου (current session) του χρήστη και των συστάσεων της οντολογίας. Αν και η εξατομίκευση απαιτεί αρκετά βήματα επεξεργασίας και ανάλυσης, στη συγκεκριμένη προσέγγιση το εμπόδιο αυτό αποφεύγεται με την εκτέλεση σημαντικού μέρους της διαδικασίας offline. Στο δεύτερο κεφάλαιο μελετάται το πρόβλημα της παραγωγής προτάσεων σε μια εφαρμογή e-commerce. Η προτεινόμενη υβριδική προσέγγιση στοχεύει στην παραγωγή αποτελεσματικών συστάσεων για τους πελάτες ενός online καταστήματος που ενοικιάζει κινηματογραφικές ταινίες. Η γνώση για τους πελάτες και τα προϊόντα προκύπτει από τα δεδομένα χρήσης και τη δομή της οντολογίας σε συνδυασμό με τις εκτιμήσεις-βαθμολογίες των πελατών για τις ταινίες καθώς και την εφαρμογή τεχνικών ταιριάσματος «όμοιων» πελατών. Όταν ένα ή περισσότερα κριτήρια ταιριάσματος ικανοποιούνται, τότε άλλες ταινίες μπορούν να προσδιοριστούν σύμφωνα με το οντολογικό σχήμα που έχουν παρόμοια χαρακτηριστικά με αυτές που ο πελάτης έχει ήδη νοικιάσει. Στην περίπτωση ενός νέου πελάτη όπου το ιστορικό του είναι κενό, αναλύονται πληροφορίες από την αίτηση εγγραφής του ώστε να ταξινομηθεί σε μια συγκεκριμένη κλάση πελατών και να παραχθούν προτάσεις με βάση το οντολογικό σχήμα. Αυτή η ενοποίηση παρέχει πρόσθετη γνώση για τις προτιμήσεις των πελατών και επιτρέπει την παραγωγή επιτυχημένων συστάσεων. Ακόμη και στην περίπτωση του «cold-start problem» όπου δεν είναι διαθέσιμη αρχική πληροφορία για τη συμπεριφορά του πελάτη, η προσέγγιση προβαίνει σε σχετικές συστάσεις. Στο τρίτο κεφάλαιο παρουσιάζεται μία νέα προσέγγιση στο πρόβλημα της δημιουργίας συστάσεων. Οι προηγούμενες προσεγγίσεις δεν λαμβάνουν υπόψη τους τη σειρά με την οποία ο χρήστης προσπελαύνει τα δεδομένα, είτε πρόκειται για e-learning είτε πρόκειται για e-commerce δεδομένα. Στο κεφάλαιο αυτό προτείνεται μία τεχνική η οποία λαμβάνει υπόψη τη σειρά με την οποία ο χρήστης προσπελαύνει τα δεδομένα (ordering). Πιο συγκεκριμένα μελετάται η τεχνική αυτή σε e-commerce συστήματα και καλάθια αγορών. Παρουσιάζεται και αναλύεται η υλοποίηση του προτεινόμενου αλγορίθμου. Επιπλέον γίνεται αξιολόγηση των αποτελεσμάτων του αλγορίθμου σε testing input data τα οποία και δείχνουν την ποιότητα των παραγόμενων συστάσεων.