PředmětyPředměty(verze: 802)
Předmět, akademický rok 2016/2017
   Přihlásit přes CAS
Uživatelské preference - NDBI021
Anglický název: User preferences
Zajišťuje: Katedra softwarového inženýrství (32-KSI)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2016 do 2016
Semestr: letní
E-Kredity: 5
Rozsah, examinace: letní s.:2/2 Z+Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština, angličtina
Způsob výuky: prezenční
Další informace: http://www.ksi.mff.cuni.cz/~vojtas/vyuka/NDBI021.html
Poznámka: povolen pro zápis po webu
Garant: prof. RNDr. Peter Vojtáš, DrSc.
Třída: Informatika Mgr. - Softwarové systémy
Kategorizace předmětu: Informatika > Databázové systémy, Softwarové inženýrství
Anotace -
Poslední úprava: RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. (10.05.2017)

Objektem našeho zájmu je uživatel a potřeba nabídnout mu top-k objektů podle jeho (odhadované) preference. Učení preferencí je učením dotazu. Úspěšnost lze vyhodnocovat dle různých metrik (RMSE, L2, shoda uspořádání, první zásah). Naučíme se jak nalézt top-k odpovědí aniž bych musel prohlédnout všechna data. Hlavní cíl je systém s měkkými selekčními podmínkami a multikriteriálním uspořádáním výsledků. Na cvičeních se kóduje prototyp algoritmu, v R učí uživatelské preference a imituje virtuální „Lean startup“ zaměřený na učení uživatelských preferencí přes sociální síť.
Literatura -
Poslední úprava: T_KSI (26.04.2016)

  • A comparison of fuzzy and annotated logic programming, Fuzzy Sets and Systems, 144 (2004) 173-192
  • Fagin, Lotem, Naor. Optimal aggregation algorithms for middleware, J. Computer and System Sciences 66 (2003), pp. 614-656
  • Eric Ries. The Lean Startup: How Today's Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses. Crown Business 2011
  • G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Springer 2013

Sylabus -
Poslední úprava: RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. (10.05.2017)

Modelování uživatelských preferencí a dotazování s preferencemi

  • Úvod, motivace, výzvy a příklady uživatelských preferencí.
  • Lean startup model, Modelování uživatelských preferencí, LMPM-Lineární Monotónní Preferenční Model.
  • Jednoznačnost LMPM reprezentace.

Top-k algoritmus - dotazování-vyhledávání s preferencemi

  • Faginův monotónní model uživatelských preferencí a algoritmy pro výpočet top-k
  • Teoretická optimalita prahového algoritmu a praktické experimenty, model pro víceuživatelské scénáře

Doporučující systémy - učení uživatelských preferencí

  • Různé metriky vyhodnocování kvality modelů uživatelských preferencí, formulace problému učení (získávání) uživatelských preferencí
  • Problém učení (získávání) uživatelských preferencí
  • Učení (získávání) uživatelských preferencí, doporučující systémy, učení pravidlových systémů, FILP, IGAP, ...

Fuzzy Datalog - Preferenční Datalog

  • Fuzzy/Preferenční logika jako jazyk pro modelování preferencí, vícehodnotový modus pones a jeho korektnost
  • Procedurální a deklarativní sémantika fuzzy-preferenčního Datalogu/Prologu bez negace a s rekurzí, korektnost fuzzy-preferenčního Datalogu/Prologu
  • Fixpoint pro fuzzy-preferenční Datalog/Prolog a vypočítatelnost minimálního modelu
  • Věta o aproximativní úplnosti fuzzy-preferenčního Datalogu/Prologu

Modelování uživatelských preferencí a dotazování s preferencemi

  • Formální rámec pro převoditelnost preferenčních modelů
  • Souvislosti s ekonomickými a optimalizačními modely

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK