Este documento describe los sistemas de recomendación y sus aplicaciones. Explica que las recomendaciones representan un porcentaje significativo del tráfico en sitios como Netflix, Google News y Amazon. Describe diferentes tipos de sistemas de recomendación como los basados en contenido, filtros colaborativos y modelos. Finalmente, discute herramientas como Mahout que permiten implementar sistemas de recomendación a gran escala.

1. Sistemas de
Recomendacion

2. ● “We are leaving the age of information and entering the age of
recommendation.”
Chris Anderson, The Long Tail
• The Web, they say, is leaving the era of search and entering one of
discovery. What’s the difference? Search is what you do when you’re
looking for something. Discovery is when something wonderful that you
didn’t know existed, or didn’t know how to ask for, finds you."
Jeffrey O'Brien, Fortune Magazine

3. ● Abundancia de informacion
● costo computacional bajo

4. Valor de las recomendaciones
• 65% del trafico de Netflix.
• 38% del trafico de google news.
• 35% de las ventas en Amazon.
• 40% del tráfico de youtube.

5. Definición
Estimar una funcion de utilidad que modela
la preferencia de un usuario sobre un ítem.
Que vamos a usar para la estimación?
● comportamiento de los usuarios.
● descripción de los items.
● contexto.
● etc.

6. Roadmap

7. Recomendaciones basadas en
contenido
● Se construyen perfiles de usuarios e items.
● Usuario: rango etario, género, geografía, intereses,
segmentos, keywords representativas, etc.
● Producto: nombre, descripción, autor, categoría, tags,
geografia, keywords representativas, etc.
● En caso de no existir los perfiles se infieren usando
técnicas como clustering o clasificadores.

9. Matching de usuarios e items por keywords:
● Usando técnicas de information retrieval puedo obtener
el texto más relevante de un documento. (Tf-IDF)
● Por cada ítem que el usuario visita obtengo las
keywords más relevantes, armó un conjunto con todos
estos términos.
● Cuando tengo que recomendar un item a un usuario
calculo la distancia entre este conjunto representativo y
cada uno de los ítems del inventario usando distancia
del coseno como metrica.

10. 1-Texto relevante
● Por cada item (documento) obtengo las keywords mas
importantes usando TF-IDF.
● Remover stopwords.

11. 2-Historial de navegación
1. Por cada usuario registramos los ítems que visito
2. Extraemos las keywords relevantes.
3. Armamos un perfil de usuario con estas keywords más
relevantes

12. 3-Similitud de texto
1. Calculamos la distancia del coseno entre cada item y el
usuario testigo.
2. Ordenamos por similitud

13. Clasificadores
Ejemplo dataset publicidad online

14. Quiero predecir si el usuario va a hacer click o no

15. pros/cons
Pros
● No existen el problema de cold start ni de sparcity de los datos.
● Posibilidad de brindar recomendaciones al long-tail.
● Facilidad para brindar explicación de las recomendaciones.
Cons
● Facilidad de overfitting (recomendar solo terror a un amante del genero)
● No siempre se dispone de información suficiente para contruir los perfiles.
● No es sencillo generar recomendaciones novedosas ni sorpresivas.
(serendipity)

16. Filtros colaborativos (Memoria)
● Conjunto de usuarios M y de items N
● Por cada usuario tenemos una lista de ítems asociados a una preferencia.
Esta preferencia puede ser explícita (ratings, etc.) o implícita (historial de
navegación, historial de compras, etc.)
● Usuario activo sobre el cual queremos predecir su preferencia.
● Métrica que mide la similitud entre usuarios o entre items, dependiendo el
tipo de filtro.
● Método para seleccionar vecinos
● Metodo para computar la predicción

17. Basados en Usuarios
conceptualmente muy simple, dados un usuario u y un ítem i:
1. Seleccionar un conjunto de usuarios similares a u que hayan emitido
preferencia por i (vecinos)
2. Devolver la preferencia de u por i como el promedio de las
preferencias de los vecinos de u ponderado por la similitud entre u y
sus vecinos.

18. pseudocodigo (implementation Mahout)
Dado un usuario u al cual queremos recomendarle items:
Por cada usuario w
computo la similitud entre u,w
devuelvo los primeros n usuarios ordenados por similitud, formando el vecindario N de u
Por cada ítem i que algun usuario de N tenga preferencia,
pero que u no tenga preferencia.
por cada usuario v en N que tenga preferencia por i
computo la similitud s entre u y v
incorporo la preferencia de v por i, pesada por s
devuelvo los primeros n items ordenados por el promedio ponderado

19. funciones de similitud
● Pearson-correlation:
● cosine similarity:
● jaccard similarity:

20. Basados en Items
Dados un usuario u y un ítem i:
1. Seleccionar un conjunto de items similares a i donde el usuario u ya
expreso preferencias por los mismos.
2. Devolver la preferencia de u por i como el promedio de las
preferencias de los items similares a i ponderado por la similitud
entre i y sus vecinos.

21. pseudocodigo (version mahout)
Por cada item i que u no expreso preferencia
por cada item j que u si expreso preferencia
calcular la similitud entre s entre i y j
incorporo la preferencia por j pesada por s
devuelvo los primeros n items ordenados por el promedio ponderado
*Dado a que, en general, los items son mas estables que los usuarios, se
prefiere el uso de filtros colaborativos basados en items. La posibilidad de
poder hacer pre-computo por periodos de tiempo mayores es una de las
principales ventajas.

22. Como evaluamos?
● Teoria
○ RMSE
○ MAE
○ Precision/Recall
○ etc.
● Practica
○ A/B Testing
○ multiarmed-bandit
○ etc.

23. Limitaciones
Cold start: Nuevos usuarios tienen que expresar preferencias por un tiempo
sobre los items antes de que el sistema pueda recomendar contenido de valor
Sparcity: Si pensamos las preferencias de los usuarios por los items como una
matriz MxN vamos a ver que la mayor parte de las entradas son 0’s . Es
necesario reducir esa dimensionalidad.
Popularity Bias: Dificil recomendar a usuarios con gustos “unicos”. Tendencia
a la popularidad. Rich-get-richer effect.
Scalability: Con millones de items y usuarios se hace imposible el
procesamiento “tradicional”.

24. Filtros colaborativos (Modelos)
● Factorización de matrices.
● Clustering.
● Reglas de Asociación.
● Clasificadores.
● LDA.
● etc.

25. Factorización de matrices
● Estos métodos nos permiten reducir la dimensionalidad del problema y
“llenar” los agujeros. En general mejoran los resultados de la versión
tradicional de filtros colaborativos.

26. SVD | Version algebra lineal
● Por que no SVD? Lo que queremos es el proceso inverso, partir de una
descomposición y recrear la matriz grande.
● Podemos rellenar A con ceros, pero agrega ruido distorcionando la data.

27. SVD | version iterativa
● Versión iterativa que aprende utilizando descenso por el gradiente
estocástico.
función
de costo

28. Bias
● Muchas de las variaciones en los ratings observados corresponden a
comportamientos implícitos de los usuarios y de los ítems.
● Versión definitiva incorpora información implícita.
● Ganadora competencia netflix. En producción hoy en día junto con modelo
de redes neuronales.

29. Clustering
● Segmentación de los usuarios en clusters en base a un comportamiento
común a nivel de preferencia de items.
● Cada usuario recibe recomendaciones a nivel intra cluster.
● Se utiliza como alternativa a problemas de set de datos esparsos.
● En algunos casos se utiliza como etapa previa en la aplicacion de filtros
colaborativos tradicionales (memory-based).
● En general uso aislado genera peores recomendaciones que filtros
tradicionales.

30. Podemos formar un cluster compuesto por Bill, Jane y Steve. en este caso
vamos a recomendar la pelicula 1,3 y 4 con alta prioridad, luego la 2.

31. No todo son algoritmos...

32. UX/Diseño

33. ● Si tenemos poco tiempo y recursos, usar siempre filtros colaborativos
tradicionales como primer opción.
● Si tenemos un poco más de tiempo y recursos, probar con algún modelo
de factorización de matrices.
● Con un poco mas... ya pensamos en un modelo híbrido donde aplicamos
alguna técnica basada en contenido para el long-tail.
● Concentrarse en vencer popularidad (difícil).
● Importancia al diseño.
● Tiempo para EDA (exploratory data analysis).
Tips

35. Hadoop
● Framework open-source para almacenamiento y procesamiento
distribuido.
● File system propio HDFS.
● Implementa map-reduce, paradigma de procesamiento paralelo.
● Pensado para procesamiento en batch y del total del data set.
● One write, many reads.
● Permite trabajar con data semi-estructurada y no estructurada.
● Escrito en Java

36. map-reduce
● Map(k1
,v1
) -> list(k2
,v2
)
○ map(0001,”vamos vamos river plate”) ->
[(‘vamos’,1),(‘vamos’,1),(‘river’,1),(‘plate’,1)]
● Reduce(k2
, list (v2
)) -> list(v3
)
○ reduce(‘river’,[1,1]) -> (river,2)

38. ● El cluster hadoop mas grande del mundo tiene 100.000 cpu’s en 40.000
servers y es propiedad de yahoo.com
● Contiene 455 petabytes de datos.

39. Quien lo usa?
● Amazon
● Facebook
● Google
● IBM
● Last.fm
● New York Times
● PowerSet (now Microsoft)
● Quantcast
● Veoh
● Yahoo!
● etc.

40. Mahout
● Libreria de machine learning escalable.
● Escrito en Java.
● Corre sobre Hadoop.
● ultima version tambien permite Spark.
● Objetivo de ser el “lucene de search” para machine
learning.

41. Clustering
● Canopy Clustering
● k-Means Clustering
● Fuzzy k-Means
● Streaming k-Means
● Spectral Clustering

42. Clasificadores
● Logistic Regression
● Naive Bayes
● Random Forest
● Hidden Markov Models
● Multilayer Perceptron

43. filtros colaborativos
● User-Based Collaborative Filtering
● Item-Based Collaborative Filtering
● Matrix Factorization with ALS
● Matrix Factorization with ALS on Implicit Feedback
● Weighted Matrix Factorization, SVD++

44. Otros…
● Dimensionality Reduction
○ Singular Value Decomposition
○ Lanczos Algorithm deprecated
○ Stochastic SVD
○ PCA (via Stochastic SVD)
● Topic Modelling
○ Latent Dirichlet Allocation

47. ejemplo de uso
● consola
mahout parallelALS --input $als_input --output $als_output --lambda 0.1 --implicitFeedback true --
alpha 0.8 --numFeatures 2 --numIterations 5 --numThreadsPerSolver 1 --tempDir tmp

48. ● codigo Java
public static void main(String[] args) throws Exception {
modelFile = new File("intro.csv");
DataModel model = new FileDataModel(modelFile);
UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);
UserNeighborhood neighborhood =
new NearestNUserNeighborhood(2, similarity, model);
Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(
model, neighborhood, similarity);
List<RecommendedItem> recommendations =
recommender.recommend(1, 1);
for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
System.out.println(recommendation);
}
}

49. donde lo usan?
● twitter: LDA para el modelo de los intereses de los
usuarios
● Yahoo: Frecuent pattern mining
● Foursquare: recomendaciones
● etc.

50. Spark
● Plataforma de computación open source para análisis y
procesos avanzados en entornos distribuidos.
● Unidad de procesamiento y almacenamiento en
memoria.
● Evaluacion lazy.
● Comparacion Hadoop 10x > disco , 100X > mem.
● Escrito en scala, interfaz para java y... python!
● Shell interactivo muy comodo.
● MLlib, libreria machine learning.

52. Operadores

53. word-count

54. descenso por el gradiente

55. ALS-MF

56. TA
RIN
GA!
Discovery - Personalización
de contenido

57. Objetivos
● Mejorar las recomendaciones.
● Profile de Usuario.
● Personalización de la home.
● Push de contenido.

58. Dificultades
● Recursos (T! no es netflix...)
● Burocracia.
● Tamaño de datos, 20 M de post activos, 27 M usuarios
registrados... potential matriz grande!
● Dispersión comportamiento de usuarios.
● Long tail de usuarios.
● Expectativas… problema común de investigación
aplicada?

59. Ingenieria

60. Que usamos?
● mahout
● spark
● python
● redis
● go (go?)

61. martinbonamico@gmail.com
@tin_bonamico