Analisi sperimentale di sistemi di raccomandazioni

This thesis pertains recommendation systems and shows how to structure a confrontation on them. After a brief introduction, the first chapter gives the definition of recommender system, followed by a history overview. Afterwords will be presented detailed guidelines for both classification and evaluation of recommender systems and their relative predictors. The second chapter is mainly dedicated to the presentation of ten predictors, for each one of which a theoretical preliminary analysis as been conducted. The chapter ends with an application of the predictors on a little random dataset, with each computation shown step by step in order to emphasize the differences between the predictors. The third chapter is focused on the analysis of the dataset used in the final confrontation, the Movielens Dataset 100k. This analysis considers also data ignored during the final confrontation, in order to explain seemingly unintuitive results. The fourth and last chapter shows the results obtained by the confrontation of eight of the ten predictors shown on the second chapter, at first confronting how the predictors satisfy each measured characteristic, then all in all commenting each predictor.

Questa tesi riguarda i sistemi di raccomandazioni e illustra come strutturare un confronto tra questi. Dopo una breve introduzione, il primo capitolo fornisce la definizione di sistema di raccomandazioni, seguita da una panoramica storica. Successivamente, saranno presentate indicazioni dettagliate sia per la classificazione, che per la valutazione dei sistemi di raccomandazioni e dei relativi predittori. Il secondo capitolo è principalmente dedicato alla presentazione di dieci predittori, per ognuno dei quali è stata condotta un'analisi teorica preliminare. Il capitolo termina con un'applicazione dei predittori su un piccolo insieme di dati casuale, in cui ogni calcolo è mostrato passo passo per enfatizzare le differenze tra i predittori. Il terzo capitolo è dedicato all'analisi dell'insieme di dati utilizzato nel confronto finale, il Movielens Dataset 100k. Quest'analisi considera anche dati non utilizzati nel confronto stesso, in modo da spiegare risultati apparentemente non intuitivi. Il quarto e ultimo capitolo mostra i risultati ottenuti dal confronto di otto tra i dieci predittori presentati nel secondo capitolo, inizialmente confrontando come i predittori soddisfano ogni caratteristica misurata, in seguito commentando ogni predittore nel complesso.