Εξατομίκευση και Συστήματα Συστάσεων

Abstract

Η τεχνολογία των συστημάτων συστάσεων (recommenders) και εξατομίκευσης (personalization), αφορά τη δυναμική παραμετροποίηση του περιεχομένου στο Διαδίκτυο (και όχι μόνο) σε μορφή ανάλογη με τις προτιμήσεις του χρήστη, βασιζόμενη κυρίως σε έμμεσες πληροφορίες (πχ. η αγοραστική συμπεριφορά, η αξιολόγηση προϊόντων, το προφίλ του χρήστη και το πώς αυτό σχετίζεται με τα προφίλ άλλων χρηστών αλλά και η αξιολόγηση αυτών) προερχόμενες από τον ίδιο, αλλά και από άλλους χρήστες. Χρησιμοποιώντας έξυπνους αλγόριθμους, μπορούν να προσαρμόσουν τις πληροφορίες που θα προβληθούν, αλλά τηρώντας αυστηρούς κανόνες ιδιωτικότητας. Ειδικότερα ζητήματα: - Οφέλη (επιχείρησης και πελατών) - Κατηγορίες Εξατομίκευσης (τεχνικές βασισμένες στο περιεχόμενο, συνεργατικό φιλτράρισμα, υβριδικές προσεγγίσεις) - Αξιολόγηση συστημάτων συστάσεων - Προκλήσεις (ζητήματα ιδιωτικότητας, αξιοποίηση δεδομένων από κοινωνικά δίκτυα) - Πρώτη διερεύνηση των κινητών συστημάτων συστάσεων.

Recommendation and personalization technology involves the dynamic customization of content on the Internet (and elsewhere) to suit user preferences, based mainly on indirect information (e.g., purchasing behavior, product reviews, user profile and how it relates to other users' profiles and their reviews) derived from the user themselves, but also from other users. Using smart algorithms, they can tailor the information that will be displayed, while adhering to strict privacy rules. Specific issues: - Benefits (for businesses and customers) - Personalization categories (content-based techniques, collaborative filtering, hybrid approaches) - Evaluation of recommendation systems - Challenges (privacy issues, use of data from social networks) - Initial investigation of mobile recommendation systems.