Semantically Rich Recommendations in Social Networks for Sharing, Exchanging and Ranking Semantic Co...
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Stefania Ghita, Wolfgang Nejdl, and Raluca Paiu 東京電機大学 土屋 吉寛 PowerPoint PPT Presentation


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Semantically Rich Recommendations in Social Networks for Sharing, Exchanging and Ranking Semantic Context. Stefania Ghita, Wolfgang Nejdl, and Raluca Paiu 東京電機大学 土屋 吉寛. 1.Introduction. 情報共有と Semantic network の拡大 団体メンバー間の rich recommendation FOAF(Friend Of A Friend) の使用 どうやって文脈を共有するか

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Stefania Ghita, Wolfgang Nejdl, and Raluca Paiu 東京電機大学 土屋 吉寛

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Presentation Transcript


Stefania ghita wolfgang nejdl and raluca paiu

Semantically Rich Recommendations in Social Networks for Sharing, Exchanging and Ranking Semantic Context

Stefania Ghita, Wolfgang Nejdl, and Raluca Paiu

東京電機大学

土屋 吉寛


1 introduction

1.Introduction

  • 情報共有とSemantic networkの拡大

  • 団体メンバー間のrich recommendation

  • FOAF(Friend Of A Friend)の使用

    • どうやって文脈を共有するか

    • 異なったグループ間の接続

    • Recommendationへの応用方法


1 introduction1

1.Introduction

  • グループ内でのcontextとranking交換への動機付けへのシナリオ

  • ontorogyによるcontextとmetadataの意味付けとデスクトップサーチのrankingへの利用方法

  • 独自拡張FOAFを使った情報の交換とrank計算におけるアルゴリズム

  • 関連するworkの概観…未完

  • まとめとFuture Work


2 motivation scenario

2.Motivation Scenario

  • 効率的な共有シナリオ

    • BobがAliceにDELON Workshopの論文のメール送信

    • Bobは関連論文を自分のPCに保存している

    • Aliceは論文だけでなく背景情報も同時に取得可→メターデータの添付

    • AliceがBobに興味ある関連情報の要求

    • それによりAliceにBobのDL状況が知らされる

    • このようにして順に文脈情報の交換が行われる


2 motivation scenario1

2.Motivation Scenario


2 motivation scenario2

2.Motivation Scenario

  • presented_at : 提出学会

  • download_from : ダウンロード先

  • author : 筆者

  • same_session : 同一セッションの論文

  • リソースの重み付けに使用

    • カンファレンスの重要度

    • 論文の関連性


2 motivation scenario3

2.Motivation Scenario


3 1 representing context

3.1 Representing Context

  • 追加文脈情報としてCiteSeerを利用

  • CiteSeer contest

    • 参照可 or ダウンロード

    • 引用、被引用

    • 作者

    • 学会、年

  • 同時に上記4つのタイプのリンクを生成


3 1 representing context1

3.1 Representing Context

  • Browsing and Desktop context

    • ブラウザのキャッシュを利用する

    • メールとキャッシュの情報をcontextとみなす

    • 効率の良い検索手法の模索

    • これらを利用したPersonalized Searchの実現


3 1 representing context2

3.1 Representing Context

  • シナリオの動機付けによるontology

  • context metadata

    • CiteSeer context

    • ファイル

    • Webページ

    • それらの情報の繋がり


3 1 representing context3

3.1 Representing Context


3 1 representing context4

3.1 Representing Context

  • Browsing and Desktop context

    • 基本属性の追加(URL、アクセス日付)

    • ファイル間のリンク関係の抽出

    • リンク間の移動を追跡

    • Citeseerの構造をextended publication ontologyとして内包

    • さらに作者や属性情報なども別のontologyとして持つ


3 2 representing importance

3.2 Representing Importance

  • Authority transfer annotations.

    • Annotation ontologiesがリソース間のリンクの推移を定義

    • 作者のアイデンティティ→重要度高→ publication ontologyで著者を明記

  • ObjectRank

    • 重み付けと偏りによる定義付け

    • これを独自のontologyに適用


3 2 representing importance1

3.2 Representing Importance


3 2 representing importance2

3.2 Representing Importance

  • our context ontology

    • 状態によって重要度が違う

    • 重要度の重み付け

  • Personalized Preferences and Ranking

    • ユーザー毎の異なる好みを反映

    • 重要度をontologyで明示的に示す必要がある


4 1 interest groups

4.1 Interest Groups

  • FOAF拡張の利用

    • FOAFは汎用的で拡張性が高いため

      • FOAF Basics

      • Personal Information

      • Online Accounts/ IM

      • Projectsand Groups

      • Documents and Images

    • FOAF自体はボキャブラリーを持たず、あくまで適切なontologyによって定義されたメタデータ


4 1 interest groups1

4.1 Interest Groups


4 2 exchanging contextwithin interest groups

4.2 Exchanging ContextWithin Interest Groups

  • 推薦・・・追加関連する情報を既知項目に示す

  • メタデータジェネレーター

    • 自動的にPDFファイルからタイトルを抜き出す

    • それを元にCiteSeerデータからRDFを生成

  • In our scenario

    • ボブはpublication contextに基づいたファイルを送り、helper applicationで相手の属性を特定

    • アリスはhelper applicationによって既存のグラフとpublication contextを統合する。


4 3 sharing importance

4.3 Sharing Importance

  • Ranking of Resources – GeneralAlgorithm

    • own contextual network

    • context metadata graph

    • ノード間の繋がりにおけるランキング

  • 上記下2つを交換することによる再計算

  • PageRank公式の利用

    r = dAr + (1 − d)e


4 3 sharing importance1

4.3 Sharing Importance

  • dは要素0.85を与えられる

  • Aは全てのノードを含むマトリックス

  • ベクトルによるデータリンクの格納

  • 繰り返し計算される

e = (1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)T


4 3 sharing importance2

4.3 Sharing Importance


4 3 sharing importance3

4.3 Sharing Importance


4 3 sharing importance4

4.3 Sharing Importance

  • Ranking of Resources on Alice’s Desktop.

    • あくまで個人的なランキング


4 3 sharing importance5

4.3 Sharing Importance

  • How Ranks Change When Bob Sends Something.

    • ボブの文脈を受け取ることでテーブルが変化


4 3 sharing importance6

4.3 Sharing Importance


6 conclusions and future work

6 Conclusions and Future Work

  • Conclusions

    • FOAFの利用の仕方ではなく、推薦するためのFOAFをあてにする仕方の模索した

  • 関連文書の幅を広げる

  • Future Work

    • プライバシー問題について

    • 人同士によってのランキングの変動


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