Grupos Sociales

Impacto de los factores y organizaciones
sociales en los procesos de
recomendación para grupos

Memoria de Proyecto Fin de Master en Sistemas
Inteligentes

Lara Quijano Sánchez
Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Articial
Facultad de Informática
Universidad Complutense de Madrid
Dirigido por:
Belén Díaz Agudo
Codirigido por:
Juan A. Recio García
Curso 2009-2010Documento maquetado con TEXiS v.1.0+.

Impacto de los factores y
organizaciones sociales en los
procesos de recomendación para
grupos

Memoria que presenta el proyecto n de Master

Ingeniería del Software e Inteligencia Articial

Versión 1.0+

Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia
Articial
Facultad de Informática
Universidad Complutense de Madrid
Dirigidopor:
Belén Díaz Agudo
Codirigido por:
Juan A. Recio García
Curso 2009-2010

Copyright c Lara Quijano Sánchez

Agradecimientos
Quiero agradecer el esfuerzo, el trabajo y el tiempo dedicado a mis directores de proyecto Belén Díaz Agudo y Juan A. Recio García. Muchas gracias
por haberme ayudado y guiado a lo largo de todo este proyecto.
También quiero dar las gracias a todos mis amigos ya mi familia por todo
el tiempo que han gastado en contestar a todas los test y debates a los que
les he sometido y por haberme servido de conejillos de indias en los experimentos realizados para este proyecto.
Muchas gracias a todos!!

v

Resumen
There is a proliferation of recommender systems that cope with the challenge of addressing recommendations for groups of users in dierentdomains. The work presented in here involves the improvement of current group
recommendation techniques by introducing three novel factors: the personality of every individual in the group, the structure of the group itself and the
experience obtained through previous recommendations. In this project we
present our theories for making recommendations to groups of people connected through socialnetwork structures. Our method consists on making
recommendations to groups using existing techniques of collaborative ltering, taking into account the group personality composition and the social
connections between the individuals of the group. We have performed a case
study with real users in the movie recommendation domain where we identify the set of social factors that inuence in thetrust between users and
how they impact in the recommendation process. We have also studied the
dierent group personality compositions, and how its distribution, the size of
the group or the trust among users can inuence in the recommendation. We
have analyzed this factors not only with real data but also with synthetic
data. To be able to evaluate the reaction of the users towards therecommendations and to avoid future repeticions of the recommendations we have
developed a system with memory where we store the solutions proposed by
the recommender and we make an analysis of the users happiness through
time. Finally we did a variation of our recommender system with distributed
models and argumentation using JCOLIBRI and

D2 ISCO.

KeyWords: Group Recommendation, Personality,Trust, Social Network,

Experience, Distributed Models and Argumentation.

vii

viii

Resumen

Actualmente hay una proliferación de sistemas recomendadores que realizan
recomendaciones para grupos de usuarios en diferentes dominios. En este
trabajo se propone una mejora de las técnicas de recomendación para grupos existentes a través de la inclusión de tres nuevos factores: lapersonalidad
de cada individuo del grupo, la estructura del grupo en sí y la experiencia
obtenida con recomendaciones previas. El proyecto expone nuestras teorías
sobre recomendaciones a grupos de personas conectadas a través de redes sociales. Nuestro método consiste en la realización de recomendaciones a grupos usando técnicas existentes de ltrado colaborativo, teniendo en cuenta la
composición...