Application of knowledge discovery methods to user profiling

• Autorzy: Bembenik R. , Chrabąszcz M. , Gołębski M.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie metod odkrywania wiedzy do profilowania użytkowników

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents topics pertaining to user profiling. Various systems creating such profiles are shown. Most frequently used method of word extraction TF-IDF is discussed as well as document and profile representation. Classification of filtering systems is presented and classification of learning mechanisms employed by different systems. All discussed systems are presented according to learning mechanisms used.

PL

Referat prezentuje zagadnienia związane z tworzeniem profilów użytkowników. Pokazano różne systemy tworzące takie profile. Omówiono najczęściej wykorzystywaną metodę ekstrakcji słów TF-IDF oraz reprezentację dokumentów i profilów. Przedstawiono podział systemów filtrujących oraz podział mechanizmów uczenia się wykorzystywany przez różne systemy. Wszystkie omawiane systemy przedstawiono w zależności od stosowanych w nich metod uczenia się.

Słowa kluczowe

EN

user profiling; personalized systems; machine learning

• Wydawca: Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Polskiej Akademii Nauk
• Czasopismo: Archiwum Informatyki Teoretycznej i Stosowanej
• Rocznik: 2003
• Tom: T. 15, z. 4
• Strony: 343--357
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz.

Twórcy

autor

Bembenik R.

• Institute of Computer Science, Warsaw University of Technology, Nowowiejska 15/19, 00-665 Warsaw, Poland

autor

Chrabąszcz M.

• Institute of Computer Science, Warsaw University of Technology, Nowowiejska 15/19, 00-665 Warsaw, Poland

autor

Gołębski M.

• Institute of Computer Science, Warsaw University of Technology, Nowowiejska 15/19, 00-665 Warsaw, Poland

Bibliografia

• [1] [BLG99] Bollacker K.D.,Lawrence S., Giles C.L.: A system for automatic personalized tracking of scientific literature on the web, DL99.
• [2] [Cha99] Chan P.K.: A non-invasive learning approach to building web user profiles, KDD-99 Workshop on Web Usage and User Profiling, 1999.
• [3] [GS00] Goecks J., Shavlik J.: Learning users’ interests by unobtrusively observing their normal behaviour, IUI 2000, New Orleans LA, USA. 2000.
• [4] [KS00] Kuflik T., Shoval P.: Generation of user profiles for information filtering - research agenda, SIGIR 2000 7/00 Athens, Greece, 2000.
• [5] [Lie95j Lieberman H.: Letizia: an agent that assists web browsing, In Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence, Montreal, 1995.
• [6] [LMMP96] Lam W„ Mukhopadhyay S., Mostafa J., Palakal M.: Detection of shifts in user interests for personalized information filtering, SIGIR ’96, Zurich, Switzerland, 1996.
• [7] [MRS01] Middleton S.E., De Roure D.C., Shadbolt N.R.: Capturing knowledge of user preferences: ontologies in recommender systems, K-CAP '01, Victoria, British Columbia, Canada, 2001.
• [8] [SC98] Soltysiak S.J., Crabtree I.B.: Automatic learning of user profiles - towards the personalization of agent services, BT TecholJ Vol 16, No 3, July 1998.
• [9] [She94] Sheth B.D.: A learning approach to personalized information filtering, M.S. Thesis, MIT- EECS dept. USA, 1994.
• [10] [SM95] Shardanand M., Maes P.: Social information filtering algorithms for automating ‘Word of Mouth’, In Proceedings of the Human Factors in Computing Systems Conference - CHI '95, Denver, 1995.
• [11] [Was99] Wasfi A.M. A.: Collecting user access patterns for building user profiles and collaborative filtering, IUI ‘99, Redondo Beach, USA, 1999.
• [12] [WIY99] Widyantoro D.H., Ioerger T.R., Yen ).: An adaptive algorithm for learning changes in user interests, CIKM ’99, Kansas City, USA, 1999.
• [13] [WYSEN+99] Widyantoro D.H., Yin J., Seif El Nasr M., Yang L., Zackhi A., Yen J.: Alipes: a swift messenger in cyberspace. In Proceedings of the Spring Symp. on Intelligent Agents in Cyberspace, Palo Alto, 1999.
• [14] [YGM95] Yan T.W., Garcia-Molina H.: SIFT — a tool for wide-area information dissemination, USEN1X Technical Conference, 1995.