Integrazione di profili utente : dai social network ai sistemi di raccomandazione

Recent interactive services have enabled classical communication channels to gather information about the activity of the user. User activity is collected in terms of preferences (ratings) expressed by users about certain items. These preferences are then used by recommender systems in order to suggest new items that are likely to be of interest for the user. The family of content-based recommendation algorithms make use of descriptive information of items in order to select other relevant items to recommend to the user. The main drawback of these algorithms is to require metadata about items and users in order to work. Very often such data are absent, especially in the phase called cold-start, when in the absence of a user profile and metadata about items it is not possibile to make a recommendations. However, in today's Web, a user has several profiles on different domains. This thesis presents a framework able to enrich both user information and item metadata by importing data from an external domain (in this case Facebook).

La diffusione di servizi interattivi ha consentito ai classici canali di comunicazione di raccogliere informazioni relative all'attività svolta dall'utente. Tale attività si traduce in preferenze (rating) che gli utenti esprimono su determinati item; preferenze poi utilizzate dai sistemi di raccomandazione al fine di consigliare all'utente nuovi articoli di interesse. La famiglia degli algoritmi di raccomandazione content-based utilizza le informazioni descrittive degli item al fine di selezionarne altri rilevanti per l'utente. Principale difetto di questi algoritmi è quello di funzionare bene solo con una buona quantità di metadati sugli item e sugli utenti. Molto spesso tali dati sono assenti, specialmente nella cosiddetta fase di cold-start del sistema, quando l'assenza di un profilo utente e di metadati sugli item impedisce di generare raccomandazioni. Comunque, nell'attuale panorama web un utente possiede diversi profili su vari domini. Lo scopo di questa tesi è presentare un framework per l’arricchimento delle preferenze di un profilo utente usando ed importando i suoi dati esistenti in un dominio esterno (in questo caso Facebook). Inoltre, è stato mostrato come è possibile arricchire anche i metadati relativi agli item con lo stesso sistema.