Detailing explanations in the recommender system based on matching temporal knowledge

Chalyi, Serhii; Leshchynskyi, Volodymyr; Leshchynska, Iryna

doi:10.15587/1729-4061.2020.210013

Cited by 4 publications

(5 citation statements)

References 30 publications

(38 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Деталізацію інтегрального пояснення з урахуванням зміни потреб користувачів з часом представлено в роботі [16].…”

Section: вступunclassified

“…Для того, щоб воно могло задовільнити споживача, базове пояснення доповнюється альтернативним деталізованим поясненням, яке відображає вплив зовнішніх факторів на вибір користувача. На даній фазі використовується метод деталізації пояснень [16].…”

Section: інформаційна технологія побудови темпорально-орієнтованих поunclassified

See 1 more Smart Citation

Інформаційна Технологія Побудови Пояснень З Урахуванням Темпоральних Змін У Вимогах Користувачів Рекомендаційної Системи

Chalyi¹,

Leshchynskyi²,

Leshchynska³

2020

CNCS

View full text Add to dashboard Cite

Предметом вивчення в статті є процеси формування пояснень для персоналізованих рекомендацій щодо вибору товарів та послуг в рекомендаційних системах. Метою є розробка інформаційної технології побудови деталізованих пояснень щодо запропонованого персонального переліку предметів в рекомендаційній системі з урахуванням темпоральних змін у вимогах споживачів для підвищення ефективності продажів товарів та послуг в системах електронної комерції. Завдання: розробка підходу до побудови темпоральних правил для формування пояснення на основі порівняння кількості продажів на послідовності інтервалів часу; розробка технології побудови темпорально-орієнтованих пояснень щодо рекомендацій з вибору предметів в рекомендаційних системах. Використовуваними підходами є: підходи до побудови пояснень щодо рекомендацій з урахуванням змін уподобань користувачів з часом. Отримані наступні результати. Розроблено підхід до побудови темпоральних правил, що визначають темпоральну динаміку вподобань користувачів рекомендаційної системи. З використанням темпоральних правил розроблено технологію побудови та деталізації пояснень, що враховують зміни вимог користувачів з часом. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Запропоновано інформаційну технологію побудови деталізованих пояснень щодо рекомендацій з урахуванням змін вимог користувачів з часом. Технологія використовує моделі темпоральних правил та темпоральну модель інтерфейсу пояснень. Технологія передбачає послідовну побудову базових пояснень з урахуванням темпоральної динаміки вподобань користувачів, подальшу деталізацію пояснень по інтервалам часу на основі узгодження темпоральних знань, а також формування інтерфейсу деталізованих пояснень з відображенням базових змін уподобань користувачів та альтернативних змін на визначених інтервалах часу. У практичному плані технологія орієнтована на підвищення довіри споживача до отриманої рекомендації на основі відображення збільшення попиту на рекомендовані товари. Використання технології забезпечує формування для користувача раціонального підтвердження рекомендації у вигляді комбінації кількісних та якісних показників, що сприяє збільшенню продажів у відповідній системі електронної комерції

show abstract

Section: вступunclassified

Section: інформаційна технологія побудови темпорально-орієнтованих поunclassified

Інформаційна Технологія Побудови Пояснень З Урахуванням Темпоральних Змін У Вимогах Користувачів Рекомендаційної Системи

Chalyi¹,

Leshchynskyi²,

Leshchynska³

2020

CNCS

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Основна ідея такого пояснення полягає в тому, що користувач з більшою ймовірністю вибере предмет, попит на який збільшується на момент прийняття рішення. в роботі [21] виконано деталізацію пояснення для декількох інтервалів в рамках заданого періоду часу. При деталізації виділяються інтервали, на яких темпоральні правила є узгодженими.…”

Section: вступunclassified

“…Для кожного з відношень обчислюється вага як нормована різниця продажів для подій у складі відношення. в подальшому зважені X та F -відношення у складі темпорального патерну можуть бути використані для побудови пояснень методами [20,21].…”

Section: рис 2 темпоральний патерн послідовно-альтернативного виборуunclassified

Temporal Patterns Of User Preferences In The Tasks Of Forming Explanations In The Recommender System

Чалий¹,

Лещинський²

2020

Scientific journal “Bionics of Intelligence”

View full text Add to dashboard Cite

The problem of taking into account changes in the user’s behavior of the recommendation system whenconstructing explanations for recommendations is considered. This problem occurs as a result of cyclical changes in userrequirements. Its solution is associated with the construction of an explanation comparing the alternative choices of theuser of the recommendation system. The developed models of temporal patterns consist of a set of temporal relationshipsbetween the events of users’ choice of goods and services. The first pattern contains an alternative in the form of sequential selection in time of several objects or the selection of only a pair - the first and the last object. The second pattern,sequential-alternative choice, consists of a sequence of choices over time, which ends with the first pattern. The proposedapproach to the formation of patterns is based on the construction of data sets containing temporal dependencies betweena group of user choices for a given level of time detail. The temporal dataset is used to construct a temporal graph of therecommender system user selection process. The latter includes a set of temporal patterns with an indication of the timeof their beginning and end, which makes it possible to determine the duration of the implementation of these patterns.On the basis of the patterns, subsets of temporal relationships are formed to build explanations for the recommendedlist of goods and services. Experimental verification of the developed approach using the “Online Retail” sales data sethas shown the possibility of identifying temporal patterns even on short initial samples.

show abstract

“…The definition of such patterns will allow, first, to select the basic temporal dependencies for the construction of explanations by methods [22][23][24]. Secondly, the information about the duration of the pattern makes it possible to determine the intervals of detailing the time for constructing explanations.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Construction of Patterns of User Preferences Dynamics for Explanations in the Recommender System

Chalyi

Leshchynskyi

2021

A.I.S.

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

The subject of study in the article is the processes of constructing explanations in recommendation systems. Objectives. The goal is to develop a method of constructing patterns that reflect the dynamics of user preferences and provide an opportunity to form an explanation of the recommended list of items, taking into account changes in the user’s requirements of the recommendation system. Construction of explanations taking into account the dynamics of changes in consumer preferences makes it possible to increase user confidence in the results of the intelligent system. Tasks: structuring models of temporal patterns of parallel-alternative and sequential-alternative users’ choice of the recommendation system; development of a method for constructing patterns of changing user preferences using process mining technology; experimental verification of the method for constructing patterns of changing consumer preferences. The approaches used are: temporal logics, which determine the approaches to the description of the temporal ordering of a set of events. The following results are obtained. The structuring of models of temporal patterns of parallel-alternative and sequential-alternative users’ choice of the recommendation system is performed; developed and performed an experimental test of the method of constructing patterns of user preferences dynamics. Conclusions. The scientific novelty of the results is as follows. The method of dynamics patterns construction of users’ preferences for the formation of explanations concerning the recommended list of subjects is offered. The method sequentially generates a set of ordered events, each of which reflects the choice of the subject by a group of users at a certain time interval, and also builds a graph representation of the patterns of user preferences through intellectual analysis of processes. The patterns obtained as a result of the method consist of time-ordered pairs of events that reflect the knowledge of changing user preferences over time. Further use of such dependencies as elements of the knowledge base makes it possible based on probabilistic inference to build a set of alternative explanations for the received recommendation, and then arrange these explanations according to the probability of their implementation for the recommended list of subjects.

show abstract

Detailing explanations in the recommender system based on matching temporal knowledge

Cited by 4 publications

References 30 publications

Інформаційна Технологія Побудови Пояснень З Урахуванням Темпоральних Змін У Вимогах Користувачів Рекомендаційної Системи

Інформаційна Технологія Побудови Пояснень З Урахуванням Темпоральних Змін У Вимогах Користувачів Рекомендаційної Системи

Temporal Patterns Of User Preferences In The Tasks Of Forming Explanations In The Recommender System

Construction of Patterns of User Preferences Dynamics for Explanations in the Recommender System

Contact Info

Product

Resources

About