El modelado de usuario involucre inferior información inobservable a partir de la información observable de los usuarios. Se debe lidiar con la incertidumbre de las inferencias al no contar con información completa. Los modelos basados en ontologías intentan aprovechar el conocimiento contenido dentro de ellas en lugar de adquirir el modelo.
Las áreas de estudio del modelo de usuario se basan en: adquisición, representación y evolución. Este artículo se enfoca en la última. El modelo debe ser capaz de cambiar y adaptarse tanto a los sutiles cambios en las preferencias como a otros radicales (como ejemplo se menciona que se pierda completamente el interés en algo en particular).
Se menciona (como en otros artículos) que la manera tradicional de modelar un usuario se lleva a cabo mediante un conjunto de palabras con pesos. Otros emplean estructuras complejas pero esto vuelve el compartir y colaborar en una tarea difícil.
En el caso del artículo, se propone un modelo basado en ontologías. Se menciona a una ontología como la conceptualización de un dominio consistiendo en sus entidades, atributos, relaciones y axiomas, todo esto establecido bajo el concepto de compartir y reutilizar el conocimiento.
Los modelos basados en ontologías se centran además de en los conceptos (como los modelos de usuario tradicionales), en la semántica que los rodea. Se le da un peso a cada concepto y relación para determinar el interés del usuario. Los intereses del usuario se mapean a los conceptos del dominio. La siguiente figura muestra el modelo de usuario para un sistema de obtención de artículos científicos.
Para hacer que los intereses del modelo y los del usuario sean los mismos de manera dinámica, se empleó un enfoque SAM (Spreading Activation Model). SAM es un modelo de aprendizaje en redes asociativas, redes neuronales y redes semánticas. El proceso de aprendizaje inicia al etiquetar una serie de nodos fuente con pesos o activación para después propagarlo de manera iterativa a otros nodos enlazados a los nodos fuente. La activación puede iniciar en caminos alternativos y terminar cuando dos caminos se encuentran en el mismo nodo.
La ontología de dominio para este caso se encuentra ligada a las ciencias computacionales. La siguiente figura muestra un fragmento de la ontología de dominio.
La evolución del modelo se encuentra basada en la psicología. El modelo es inicializado por medio de aprendizaje de instancias. Cuando no se tiene una activación de revisión, el sistema adaptará el modelo con la función de olvido. De otra forma, se llama a la función de remembrar para adaptar el modelo. La siguiente figura muestra el proceso.
Se llevan a cabo dos evaluaciones, la primera muestra la evolución del modelo a lo largo de los días puesto que el modelo va adquiriendo conocimientos sobre los gustos del usuario. La siguiente figura muestra esto:
La segunda prueba muestra la precisión y el recall de los modelos basados en ontologías y los basados en la definición del usuario. Los modelos basados en ontologías obtienen un mejor resultado como se muestra en la siguiente tabla:
En conclusión, el modelo muestra la mejoría en precisión y recall dado el SAM empleado para hacer que los modelos evolucionen.
Pan, J., Zhang, B., & Wu, G. (2009). A SAM-Based Evolution Model of Ontological User Model. 2009 Eighth IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science (pp. 1139–1143). Ieee. doi:10.1109/ICIS.2009.171
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