User Modeling and Recommender Systems an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für User Modeling and Recommender Systems an der TU München

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Name examples of UMRS at amazon

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What is the definition of a user?

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What is the goal of association rule mining?
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What does support measure regarding association rule mining?

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What does confidence measure regarding association rule mining?

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Goal of association rule mining?

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Describe the brute force approach for ARM
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How can bayes networks be applied for RS?

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Describe the two step approach of association rule mining

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What is a bayesian network?

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What are advantages of bayesian networks?
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How can navigation by proposing be an alternative to navigation by asking?

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User Modeling and Recommender Systems

Name examples of UMRS at amazon
collaborative filters (only based on info of other user data); content-based filter (based on item meta data)

User Modeling and Recommender Systems

What is the definition of a user?
- interacts with the system - identification is required - can act in different roles through pseudonyms and identities

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What is the goal of association rule mining?
find rules that will predict the occurrence of an item based on the occurrences of other items

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What does support measure regarding association rule mining?
Fraction of transaction that contain both X and Y

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What does confidence measure regarding association rule mining?
Measures how often items in Y appear in transactions that contain X

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Goal of association rule mining?
find all transactions with support ≥ minsup threshold –confidence ≥ minconf threshold

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Describe the brute force approach for ARM
–List all possible association rules –Compute the support and confidence for each rule –Prune rules that fail the minsup and minconf thresholds ⇒ Computationally prohibitive!

User Modeling and Recommender Systems

How can bayes networks be applied for RS?
- well suited for training and learning methods e.g. user marks email message as spam (system can learn) - good for "per user" approaches -> no pre-defined rules needed -> every user creates own classification of Spam; fits user modeling very well - causal knowledge usually more robust than inferred knwledge

User Modeling and Recommender Systems

Describe the two step approach of association rule mining
1) Frequent itemset generation --> generate all sets that have support >= minsup 2) generate rule with high confidence from each frequent itemset, where each rule is a binary partitioning of a frequent itemset

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What is a bayesian network?
- Compact specification of full joint distributions - directed, acycli graph with the following properties: - set of nodes, one per variable - a conditional distribution for each node given its parents P(X/Parents(X)) - cinditional distribution represented as a conditional probability table (CPT) giving the distribution over X for each combination of parent values

User Modeling and Recommender Systems

What are advantages of bayesian networks?
- provide a natural representation for conditional independence - allows for representing uncertain obsverations - topology + CPT = compact representation of jpint distribution - generally easy for domain experts to construct

User Modeling and Recommender Systems

How can navigation by proposing be an alternative to navigation by asking?
selection of question does matter for navigation of asking, however directly asking questions to user can burden them navigation by proposing is an alternative because user are presented with one of more recommendation alternatives rather than a question, during each recommendation cycle

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