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Recommandations et vue(s) locale(s) : MovieLens

Recommandations et vue(s) locale(s) : MovieLens

Slides from a presentation (in French) about a work in progress on diversity in recommendation algorithms using the MovieLens dataset.

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Baptiste Fontaine

April 11, 2016
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  1. Recommandation et vue(s) locale(s) : MovieLens Baptiste Fontaine Christophe Prieur

    Lionel Tabourier LIAFA Télécom ParisTech/LIAFA UPMC/LIP6 Atelier de clôture du projet Algopol à l’EHESS – 11 avril 2016
  2. MovieLens F. Maxwell Harper & Joseph A. Konstan, The MovieLens

    Datasets: History and Context. ACM TiiS 5, 4, Article 19 (December 2015). doi://10.1145/2827872
  3. MovieLens F. Maxwell Harper & Joseph A. Konstan, The MovieLens

    Datasets: History and Context. ACM TiiS 5, 4, Article 19 (December 2015). doi://10.1145/2827872 GroupLens Research Project, University of Minnesota
  4. 71% 29% 21% 10% 8% 7% hommes femmes étudiants enseignants

    administratifs ingénieurs 15 20 10 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 Genres Professions Âges
  5. 943

  6. 943 558 Star Wars (1977) 35 Contact (1997) 181 The

    English Patient (1996) 98 Scream (1996)
  7. 943 558 Star Wars (1977) 35 Contact (1997) 181 The

    English Patient (1996) 98 Scream (1996)
  8. Star Wars Return of the Jedi Fargo Contact Toy Story

    59% 50% 50% 48% 44% }52% ont vu les deux Top 5
  9. Star Wars Return of the Jedi Fargo Contact Toy Story

    50% 48% 44% }13% ont vu les cinq 59% 50% }52% ont vu les deux Top 5
  10. F F F F F F F F F F

    F F F F F F F F
  11. Ego

  12. F F F F F F F F F F

    F F F F F F F F F F F F F F F F F F F
  13. F F F F F F F F F F

    F F F F F F F F F F F F F F F F F F F ? ? ? ?
  14. F F F F F F F F F F

    F F F F F F F F F F F F F F F F F F F
  15. F F F F F F F F F F

    F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F
  16. F F F F F F F F F F

    F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F
  17. F F F F F F F F F F

    F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F
  18. F F F F F F F F F F

    F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F F
  19. Indice de Jaccard 12 3 F F F F F

    F F F F F F F ÷ = 0.25
  20. Indice de Jaccard F F F F F F F

    F F F F F F F F F F F 0 1
  21. Facteurs de Gatekeeping Les 300 films les moins populaires ont

    été notés par 255 utilisateurs dont 203 sont des gatekeepers.
  22. Facteurs de Gatekeeping Les 300 films les moins populaires ont

    été notés par 255 utilisateurs dont 203 sont des gatekeepers. En moyenne, ils ont vu 153 films chacun. (médiane : 136) La moyenne globale est de 87 films. (médiane : 55)
  23. Facteurs de Gatekeeping Parmi les 100 utilisateurs avec le plus

    de gatekeepers 94% ont vu un film du Top 10
  24. Facteurs de Gatekeeping Parmi les 100 utilisateurs avec le plus

    de gatekeepers 94% ont vu un film du Top 10 57% ont vu Star Wars (1977) (le film le plus populaire du jeu de données)
  25. Pistes Qui sont ceux qui notent les films les moins

    populaires ? Comment les mesures varient-elles en fonction des deux paramètres de la définition du gatekeeper ? (Quantité & Proximité) Quid des genres des films ? Qui sont les plus gros gatekeepers ? Qui sont ceux qui ont le plus de gatekeepers ? F Et sur les autres jeux de données ? Des profils des utilisateurs ?
  26. Qui sont ceux qui notent les films les moins populaires

    ? Comment les mesures varient-elles en fonction des deux paramètres de la définition du gatekeeper ? (Quantité & Proximité) Qui sont les plus gros gatekeepers ? Qui sont ceux qui ont le plus de gatekeepers ? F Et sur les autres jeux de données ? Quid des genres des films ? Des profils des utilisateurs ? Questions (ou réponses)