Szpiegowanie preferencji użytkowników
Naukowcy uczestniczący w projekcie EVALUATE (Theory and practice of algorithms for analysis of people and data on the web) potraktowali sieć WWW jako największą dostępną bazę danych. Ten zbiór danych pochodzących z sieci społecznościowych, sklepów internetowych czy e-administracji — by wymienić tylko kilka przykładów — jest tak obszerny i skomplikowany, że użytkownicy miewają trudności w znalezieniu informacji, których szukają. Przystosowanie wyszukiwarki do konkretnych potrzeb użytkownika jest wciąż nierozwiązanym problemem naukowym, którym zajęli się uczestnicy projektu EVALUATE. Użytkownicy ujawniają swoje preferencje poprzez wybory, jakich dokonują. Wybory te mogą polegać na kliknięciu konkretnego łącza na liście wyszukiwanych pozycji. We wcześniejszych badaniach wykorzystywano opinie użytkowników do adaptacji rankingów wyników wyszukiwania. Użytkownicy jednak często nie podają szczerych odpowiedzi, przez co ich opinie nie są reprezentatywne. Aby pokonać ten problem, uczeni opracowali aktywnie uczące się algorytmy wykorzystujące wnioskowane dane, umożliwiające zoptymalizowanie funkcji porządkowania wyników wyszukiwania. W przeciwieństwie do tradycyjnego (pasywnego) uczenia się, nowe narzędzia potrafią zgromadzić pulę wystąpień, a następnie wybrać zbiór, dla którego dostępne są dane. Badacze uczestniczący w projekcie EVALUATE zajmowali się dwoma rozwiązaniami: uczeniem się porządkowania preferencji parami oraz tworzeniem klastrów z wykorzystaniem dodatkowych informacji mających postać ograniczeń ustawionych parami. Celem było uporządkowanie liniowych elementów w kolejności od najbardziej do najmniej preferowanych, przy jak najmniejszej niezgodności z preferencjami lub ograniczeniami ustawionymi parami. Nowe techniki okazały się skuteczniejsze niż wcześniej stosowane algorytmy. Najpopularniejsze serwisy internetowe, w tym wyszukiwarki czy portale społecznościowe, wymagają funkcji udostępniania wyników wyszukiwania, reklam i rekomendacji. Prace przeprowadzone w ramach projektu EVALUATE wykraczają daleko poza tradycyjne obszary informatyki. Interdyscyplinarne podejście zastosowane do problemów związanych z dużymi ilościami danych umożliwi prowadzenie analizy danych w pętli na wszystkich etapach.
Słowa kluczowe
Preferencje użytkowników, zasoby internetowe, sieć WWW, algorytmy, sieci społecznościowe, wyszukiwarka
