Adaptive Updating Algorithm of User Model Based on Interest Cycle

Los intereses de un usuario se mantienen estables por cierto tiempo pero no son completamente invariables. Respecto a la memoria humana, los intereses pueden ser olvidados y luego desaparecer, algunos otros se reactivarán después de estar en un sueño profundo pasando a un estado activo y un nuevo interés puede sustituir a uno viejo.

Las investigaciones sobre psicología muestran que la atenuación y la activación se producen en ciclos de tiempo. Para los intereses de largo término, los ciclos comprenden de uno a varios meses y las fluctuaciones del valor de interés no son muy grandes. Las noticias actuales por otra parte, pueden tener un ciclo muy corto y hasta ser olvidadas por completo con el paso del tiempo.

Se siguen los siguientes pasos:

• Se tiene un arreglo con los intereses en un tema, el valor del interés y la fecha de creación.
• Se dividen los intereses del usuario de acuerdo al tamaño de la ventana de tiempo.
• Se ajustan los puntos de interés cuando no hay valores durante la ventana de tiempo (función de olvido).
• Se calcula el interés del usuario y los ciclos para los temas.

De acuerdo a su experimento, los intereses de largo plazo tienen un ciclo de 80 o más días. Por otro lado, los intereses de corto plazo quedan con 20 días como máximo en su ciclo. Todo los que se ubiquen entre más de 20 y menos de 80 quedan considerados como intereses a medio término.

La función evolutiva del ciclo de interés se basa en una ecuación de olvido adaptivo. Por otra parte, esto queda complementado con una forma que da incentivos sobre los nuevos intereses que aparecen para el usuario sobre un nodo.

Los experimentos se basaron en comparar el sistema con otros que no tienen contemplados los ciclos de tiempo para cada tipo de memoria (largo, mediano y corto término). Los resultados se muestran a continuación:

En general consideran que quedó cubierto el propósito de simular de manera más fiel el proceso de interés humano al incorporar los ciclos. Se considera que se debe mejorar el método de clasificación y cómo aprovechar los términos que resultaron.

Wang, M., Zhang, B., Zheng, J., Mei, K., & Zhang, L. (2012). Adaptive Updating Algorithm of User Model Based on Interest Cycle. 2012 IEEE 12th International Conference on Computer and Information Technology (pp. 1051–1055). Ieee. doi:10.1109/CIT.2012.215