GroupLens Research - GroupLens Research

GroupLens Research
Wordmark университета
Логотип GroupLens
Учредил1992
Поле исследований
рекомендательные системы, социальные вычисления
Факультет5
Сотрудники2
Студенты20 аспирантов
Место расположенияМиннеаполис, Миннесота, Соединенные Штаты
Операционное агентство
Колледж науки и техники, Университет Миннесоты
Интернет сайтwww.grouplens.org

Координаты: 44 ° 58′27 ″ с.ш. 93 ° 13′57 ″ з.д. / 44.974280 ° с.ш. 93.232502 ° з.д. / 44.974280; -93.232502

Рекомендательные системы
Концепции
Методы и проблемы
Реализации
Исследование

GroupLens Research это взаимодействие человека с компьютером исследовательская лаборатория в Департамент компьютерных наук и инженерии на Университет Миннесоты, города-побратимы специализируясь на рекомендательные системы и онлайн-сообщества. GroupLens также работает с мобильный и повсеместно технологии, электронные библиотеки, и местные географические информационные системы.

Лаборатория GroupLens была одной из первых, кто изучил автоматизированные рекомендательные системы с созданием рекомендателя "GroupLens", Usenet механизм рекомендаций по статьям и MovieLens, популярный сайт рекомендаций по фильмам, используемый для изучения механизмов рекомендаций, систем тегов и пользовательских интерфейсов. Лаборатория также получила известность благодаря работе своих членов по изучению сообществ открытого контента, таких как Циклопат, а гео-вики который использовался в Города-побратимы чтобы помочь спланировать региональную велосипедную систему.[1][2]

История

Формирование

В 1992 г. Джон Ридл и Пол Резник присутствовал наCSCW конференция вместе. После того, как они услышали основной докладчик Шумпей Кумон рассказал о своем видении информационная экономика,[3] они начали работать над совместная фильтрация система для Новости Usenet. Система собирала оценки читателей Usenet и использовала их, чтобы предсказать, насколько другим читателям понравится статья, прежде чем они ее прочитают. Этот механизм рекомендаций был одной из первых автоматизированных систем совместной фильтрации, в которых использовались алгоритмы для автоматического формирования прогнозов на основе исторических моделей рейтингов.[4] Вся система называлась рекомендателем GroupLens, а серверы, которые собирали оценки и выполняли вычисления, назывались «Better Bit Bureau». Это имя было позже удалено по запросу от Лучшее бизнес-бюро. «GroupLens» теперь используется как название как для этой рекомендательной системы, так и для исследовательской лаборатории в Университете Миннесоты.

А испытание на осуществимость было сделано между Массачусетский технологический институт и Университета Миннесоты, и была опубликована исследовательская работа, включающая алгоритм, дизайн системы и результаты технико-экономического обоснования на конференции CSCW в 1994 г.[5]

В 1993 году Ридл и Резник пригласили Джозеф Констан присоединиться к команде. Вместе они решили создать более производительную реализацию алгоритмов для поддержки крупномасштабных развертываний. Летом 1995 года команда собралась.Брэдли Миллер, Дэвид Мальц,Джон Херлокер, и Марк Клейпул для "Hack Week", чтобы создать новую реализацию и спланировать следующий раунд экспериментов.[6]

Весной 1996 г. состоялся первый семинар посовместная фильтрация был составлен Резником иХэл Вариан на Калифорнийский университет в Беркли.[7]Там исследователи из проектов в США, которые изучали похожие системы, собрались вместе, чтобы поделиться идеями и опытом.

Чистое восприятие

Летом 1996 г. Дэвид Гардинер, бывший к.т.н. ученица Ридля, представила Джон Ридл Стивену Снайдеру. Снайдер был одним из первых сотрудников в Microsoft, но покинул Microsoft, чтобы приехать в Миннесоту, чтобы защитить докторскую диссертацию. в Психология. Он осознал коммерческий потенциал совместной фильтрации и призвал команду основать компанию в апреле 1996 года. К июню Гардинер, Снайдер, Миллер, Ридл и Констан имели включены их компании, и к июлю у них был первый раунд финансирования от Хаммер Винблад Венчурные партнерывенчурный капитал Компания.[8] Net Perceptions стала одной из ведущих компаний в области персонализации во время Интернет-бум конца 1990-х и оставалась в бизнесе до 2004 года.[9][10] Основываясь на своем опыте, Ридл и Констан написали книгу об уроках, извлеченных из применения рекомендаций на практике.[11] С тех пор рекомендательные системы стали повсеместными в онлайн-мире, с ведущими поставщиками, такими как Amazon и Netflix развертывание сложных рекомендательных систем.[12] Netflix даже предложил приз в 1 миллион долларов за улучшение рекомендательной технологии.[13]

Когда EveryMovie[14] сайт был закрыт в 1997 году, разработчики этого сайта опубликовали собранные анонимные рейтинговые данные для использования другими исследователями. Команда GroupLens Research во главе с Брентом Даленом и Джоном Херлокером использовала это набор данных чтобы запустить новый сайт рекомендаций по фильму под названием MovieLens которая была очень заметной исследовательской платформой, включая подробное обсуждение в статье New Yorker автораМалькольм Гладуэлл,[15] и репортаж в полном выпуске ABC Nightline.[16]

В период с 1997 по 2002 год группа продолжала свои исследования по совместной фильтрации, которые стали известны в сообществе под более общим термином рекомендательные системы. Благодаря опыту Джо Констан в пользовательские интерфейсы,[17][18]команда начала изучать проблемы интерфейса в рекомендателях, например, объяснения,[19] и системы мета-рекомендаций.[20]

Изучение онлайн-сообществ

В 2002 году GroupLens расширилась до социальные вычисления и онлайн-сообщества с добавлением Лорен Тервин, который был известен своими исследованиями Социальное рекомендательные системы, такие как PHOAKS.[21][22]

Чтобы расширить набор используемых ими исследовательских идей и инструментов, Ридл, Констан и Тервин пригласили коллег в социальная психология (Роберт Краут и Сара Кислер, изИнститут взаимодействия человека с компьютером Карнеги-Меллона ), экономического и социального анализа (Пол Резник иЯн Чен изШкола информации Мичиганского университета ) сотрудничать. Тогда новая, более крупная команда приняла название CommunityLab, и в целом рассматривал влияние технологических вмешательств на эффективность онлайн-сообществ. Например, некоторые из их исследователей изучали технологию улучшения разговорных систем,[23] в то время как другие исследования изучали личные, социальные и экономические мотивы оценок пользователей.[24][25]

В 2008 году GroupLens запустила Cyclopath,[26] вычислительная геовики для велосипедистов в городе.[2][27]

В 2010 году GroupLens выиграла ежегодную Награда за программную систему ACM.[28]

Брент Хехт присоединился к преподавательскому составу GroupLens в 2013 году, специализируясь на географический взаимодействие человека с компьютером. Лана Ярош присоединился к факультету GroupLens в 2014 году; она работает с социальными вычислениями и взаимодействием ребенка с компьютером. Третий профессор, Хайи Чжу, присоединился к ней в 2015 году. Haiyi опубликовал исследование в Facebook и других социальных сетях.

Взносы

  • Рекомендательная система MovieLens: MovieLens это некоммерческий система рекомендаций по фильмам, работающая с 1997 года, с более чем 164 000 уникальных посетителей по состоянию на 2009 год, которые предоставили более 15 миллионов оценок фильмов.[29]
  • Наборы данных рейтингов MovieLens: На заре создания рекомендательных систем исследования замедлялись из-за отсутствия общедоступных наборов данных. В ответ на запросы других исследователей GroupLens выпустила три набора данных:[30] набор данных рейтинга MovieLens 100 000, набор данных рейтинга MovieLens 1 миллион и набор данных рейтинга MovieLens 10 миллионов. Эти наборы данных стали стандартными наборами данных для рекомендательных исследований и были использованы в более чем 300 статьях исследователей со всего мира. Набор данных также используется для обучения рекомендательной технологии.[31]
  • Набор данных тегов MovieLens: GroupLens добавлен маркировка в MovieLens в 2006 году. С тех пор пользователи предоставили более 85 000 приложений с 14 000 уникальных тегов для фильмов.[32] Набор данных 10 миллионов оценок MovieLens также включает набор данных приложений тегов 100 000 для использования исследователями.
  • Утечка информации из рекомендательных наборов данных: бумага в поиск информации конференция проанализировала риски конфиденциальности для пользователей, связанные с выпуском больших наборов рекомендательных данных. Основной обнаруженный риск заключается в том, что анонимный набор данных может быть объединен с общедоступной информацией для идентификации пользователя. Например, пользователь, который написал о своем предпочтении фильмов на онлайн-форумы может быть связан с определенной строкой в ​​наборах данных MovieLens. В некоторых случаях эти ассоциации могут привести к утечке информации, которую пользователь предпочел бы сохранить в тайне.[33][34]
  • Исследование Википедии: Исследование стоимости и вандализма в Википедии, опубликованное в 2007 году.[35] описал концентрацию вклада редакторов Википедии. Эта статья была одной из первых, в которой основное внимание уделялось тому, сколько времени вклад сохраняется в Википедии как меру его ценности. В документе также исследовалось влияние вандализма на читателей Википедии путем измерения вероятности того, что при просмотре страницы эта страница будет захвачена в вандализме. GroupLens также изучил способы помочь редакторам найти страницы, в которые они могут внести эффективный вклад с помощью рекомендателя SuggestBot.[36] Группа также изучила эволюцию норм в Википедии, которые определяют, какие статьи принимаются или отклоняются, и влияние изменений этих норм на Длинный хвост статей в Википедии.[37] GroupLens также исследовал функционирование неформальной системы экспертной оценки в Википедии, чтобы выявить, каким образом на принимаемые решения оказываются неправомерно влияющие владение, и этот опыт, похоже, не сильно меняет производительность редактора.[38][39] Исследователи GroupLens также изучили визуализацию истории редактирования статей в Википедии.[40] В 2011 году исследователи GroupLens завершили научное исследование гендерного дисбаланса в популярных редакторах Википедии, в результате чего был обнаружен большой разрыв между редакторами-мужчинами и женщинами.[41]
  • Рекомендательные системы шиллинга: GroupLens исследовала способы, которыми пользователи рекомендательных систем могут попытаться ненадлежащим образом повлиять на рекомендации, данные другим пользователям.[42] Они называют это поведение шиллинг, из-за его связи с практикой нанимать сотрудников, чтобы они притворялись восторженными клиентами. Они показали, что некоторые виды шиллинга могут оказаться эффективными на практике. Одна из проблем, связанных с шиллингом, заключается в том, что ложные прогнозы могут изменить мнение последующих пользователей, что еще больше искажает рекомендации.[43][44]
  • Циклопат: Начиная с 2008 года, GroupLens запустила Cyclopath, вычислительную геовики для местных велосипедистов. Циклопат с тех пор используется сотнями велосипедистов в Города-побратимы.[45] Совсем недавно Cyclopath был принят городами-побратимами. Столичный совет чтобы помочь спланировать региональную велосипедную систему.[1]

Рекомендации

  1. ^ а б «Циклоплан». Архивировано из оригинал на 2011-07-03. Получено 2010-01-04.
  2. ^ а б Гонсалес, Тони (18 июля 2008 г.). «Велосипедный сайт объединяет опыт велосипедистов». Звездная трибуна. Миннеаполис. Получено 2010-01-04.
  3. ^ Кумон, Шумпеи (1992). «От богатства к мудрости: смена социальной парадигмы». Труды конференции ACM 1992 г. по совместной работе с компьютерами. Компьютер поддерживает совместную работу. ACM Press. п. 3. Дои:10.1145/143457.371587. ISBN  0-89791-542-9.
  4. ^ Гольдман, Элвин I (1999). Знания в социальном мире. Издательство Оксфордского университета. Дои:10.1093/0198238207.001.0001. ISBN  978-0-19-823820-1. Другая возможность - это системы «социальной фильтрации», такие как GroupLens.
  5. ^ Резник, Пол; Якову, Неофитос; Сучак, Митеш; Бергстром, Питер; Ридл, Джон (1994). «GroupLens: открытая архитектура для совместной фильтрации сетевых новостей». Труды Международной конференции ACM 1994 года по совместной работе с компьютерной поддержкой. Компьютер поддерживает совместную работу. ACM Press. С. 175–186. Дои:10.1145/192844.192905. ISBN  0-89791-689-1.
  6. ^ Borchers, Al; Херлокер, Джон; Констан, Иосиф; Ридл, Джон (апрель 1998 г.). «Группировка на информационной перегрузке». Компьютер. 31 (4): 106–108. Дои:10.1109/2.666847. ISSN  0018-9162.
  7. ^ "Совместная фильтрация". 16 марта 1996 г.. Получено 2009-12-30.
  8. ^ "Миннесота в эпоху .Com" (PDF). Общественное радио Миннесоты. 1999 г.. Получено 2009-12-30.
  9. ^ «Фирмы отмечены наградами в области электронной коммерции». Массачусетский технологический институт. 19 мая 1999 г.
  10. ^ Драган, Ричард (январь 2001 г.), "Чистое восприятие электронной коммерции 6.0", Журнал ПК
  11. ^ Ридл, Джон; Констан, Иосиф; Вруман, Эрик (август 2002 г.). Слово мыши: маркетинговая сила совместной фильтрации. ISBN  978-0-7595-2727-0.
  12. ^ Зейчик, Стивен (18 июля 2008 г.). "Технологии становятся личными". Журнал "Уолл Стрит. п. W9. Получено 2009-12-23.
  13. ^ Хафнер, Кэти (2 октября 2006 г.). «Netflix предлагает деньги за хорошие предложения». Нью-Йорк Таймс. Получено 2009-12-23.
  14. ^ Лим, Мюнгеун; Ким, Juntae (2001). «Адаптивная система рекомендаций с агентом-координатором». Труды Первой Азиатско-Тихоокеанской конференции по веб-аналитике: исследования и разработки. Азиатско-Тихоокеанская конференция по веб-аналитике. Конспект лекций по информатике. 2198/2001. Springer Berlin / Heidelberg. стр.438–442. Дои:10.1007 / 3-540-45490-X_56. ISBN  978-3-540-42730-8. Получено 2009-12-30.
  15. ^ Гладуэлл, Малькольм (4 октября 1999 г.). "Анналы маркетинга: наука о спящем: как информационная эпоха может смести блокбастер". Житель Нью-Йорка. 75 (29): 48–55. Архивировано из оригинал 30 декабря 2009 г.. Получено 2009-12-29.
  16. ^ Крулвич, Роберт (10 декабря 1999 г.). "ABC Nightline: Родственная душа". ABC.
  17. ^ "Результаты выборов в СИГЧИ 2003". Бюллетень SIGCHI. 35 (3). Июль – август 2003 г.. Получено 2010-01-04.
  18. ^ Констан, Джозеф (март – апрель 2004 г.). «Доклад президента: продвижение вперед». Бюллетень SIGCHI. 36 (2). Получено 2009-12-30.
  19. ^ Херлокер, Джон; Констан, Иосиф; Ридл, Джон (2000). «Объяснение рекомендаций по совместной фильтрации». Материалы конференции ACM 2000 года по совместной работе с компьютерной поддержкой. Совместная работа при поддержке компьютера. ACM Press. С. 241–259. Дои:10.1145/358916.358995. ISBN  1-58113-222-0.
  20. ^ Шафер, Дж. Бен; Констан, Иосиф; Ридл, Джон (2002). «Системы мета-рекомендаций: управляемая пользователем интеграция разнообразных рекомендаций». Материалы одиннадцатой международной конференции по управлению информацией и знаниями. Конференция по управлению информацией и знаниями. ACM Press. С. 43–51. Дои:10.1145/584792.584803. ISBN  1-58113-492-4. Получено 2010-01-06.
  21. ^ Люг, Кристофер; Фишер, Дэниел, ред. (2003). От Usenet к CoWebs: взаимодействие с социальными информационными пространствами. Springer. ISBN  978-1-85233-532-8.
  22. ^ Тервин, Лорен; Хилл, Уилл; Аменто, Брайан; Макдональд, Дэвид; Кретер, Джош (март 1997 г.). «ФОАКС: система обмена рекомендациями». Коммуникации ACM. 40 (3): 59–62. CiteSeerX  10.1.1.103.8264. Дои:10.1145/245108.245122. ISSN  0001-0782.
  23. ^ Харпер, Ф. Максвелл; Франковски, Дэн; Дреннер, Сара; Ren, Yuqing; Кислер, Сара; Тервин, Лорен; Краут, Роберт; Ридл, Джон (2007). «Поговорите между собой: приглашение пользователей к участию в онлайн-беседах». Материалы 12-й международной конференции по интеллектуальным пользовательским интерфейсам. Международная конференция по интеллектуальным пользовательским интерфейсам. ACM Press. С. 62–71. Дои:10.1145/1216295.1216313. ISBN  978-1-59593-481-9. Получено 2009-12-29.
  24. ^ Харпер, Ф. Максвелл; Ли, Синь; Чен, Ян; Констан, Джозеф (2005). «Экономическая модель рейтинга пользователей в системе онлайн-рекомендаций». User Modeling 2005 Proceedings. 10-я Международная конференция по пользовательскому моделированию. Конспект лекций по информатике. 3538. Springer. С. 307–316. Дои:10.1007/11527886_40. ISBN  978-3-540-27885-6. Получено 2009-12-29.
  25. ^ Рашид, Аль-Мамунур; Линг, Кимберли; Tassone, Regina D .; Резник, Пол; Краут, Роберт; Ридл, Джон (2006). «Мотивация к участию демонстрацией ценности вклада». Материалы конференции ОМС 2006 г.. Конференция ACM SIGCHI по человеческому фактору в вычислительных системах. Конспект лекций по информатике. 3538. Springer. С. 955–958. Дои:10.1145/1124772.1124915. ISBN  1-59593-372-7. Получено 2009-12-30.
  26. ^ "cyclopath.org". cyclopath.org. Получено 2012-01-06.
  27. ^ Чин, Ричард (19 июля 2008 г.). «Mapquest для велосипедного набора». Св. Павла Пионер Пресс. п. А1. Архивировано из оригинал 18 февраля 2015 года..
  28. ^ «Премия« Программные системы »- победители: список по годам». acm.org.
  29. ^ Виг, Джесси; Сен, Шилад; Ридл, Джон (2009). «Tagsplanations: объяснение рекомендаций с помощью тегов». Материалы 13-й международной конференции по интеллектуальным пользовательским интерфейсам. Международная конференция по интеллектуальным пользовательским интерфейсам. ACM Press. С. 47–56. Дои:10.1145/1502650.1502661. ISBN  978-1-60558-168-2. Получено 2009-12-30.
  30. ^ http://www.grouplens.org/node/73
  31. ^ Сегаран, Тоби (август 2007 г.). Программирование коллективного разума: создание приложений Smart Web 2.0. O'Reilly Media. ISBN  978-0-596-52932-1.
  32. ^ Сен, Шилад; Виг, Джесси; Ридл, Джон (2009). «Tagommenders: подключение пользователей к элементам с помощью тегов». Материалы 18-й международной конференции во всемирной паутине. Международная конференция по всемирной паутине. ACM Press. С. 671–680. Дои:10.1145/1526709.1526800. ISBN  978-1-60558-487-4. Получено 2009-12-29.
  33. ^ Франковски, Дэн; Косли, Дэн; Сен, Шилад; Тервин, Лорен; Ридл, Джон (2006). "Вы то, что говорите: риски для конфиденциальности публичных упоминаний". Материалы 29-й ежегодной международной конференции ACM SIGIR по исследованиям и разработкам в области информационного поиска. Ежегодная конференция ACM по исследованиям и разработкам в области информационного поиска. ACM Press. стр.565–572. Дои:10.1145/1148170.1148267. ISBN  1-59593-369-7. Получено 2009-12-29.
  34. ^ Шнайер, Брюс (Август 2006 г.). «Schneier on Security: блог о безопасности и технологиях безопасности». Получено 2009-12-29.
  35. ^ Приедорский, Рейд; Чен, Цзилинь; Лам, Шион (Тони); Пансьера, Катерина; Тервин, Лорен; Ридл, Джон (2007). «Создание, уничтожение и восстановление ценностей в Википедии». Материалы международной конференции ACM 2007 г. по поддержке групповой работы. Конференция по поддержке групповой работы. ACM Press. С. 259–268. Дои:10.1145/1316624.1316663. ISBN  978-1-59593-845-9. Архивировано из оригинал на 2010-12-15. Получено 2009-12-29.
  36. ^ Косли, Дэн; Франковски, Дэн; Тервин, Лорен; Ридл, Джон (2008). "SuggestBot: Использование интеллектуальной маршрутизации задач, чтобы помочь людям найти работу в Википедии". Материалы 12-й международной конференции по интеллектуальным пользовательским интерфейсам. Конференция по интеллектуальным пользовательским интерфейсам. ACM Press. С. 32–41. Дои:10.1145/1216295.1216309. ISBN  978-1-59593-481-9. Получено 2010-01-04.
  37. ^ Лам, Шион (Тони) К .; Ридл, Джон (2009). "У Википедии длинный хвост?". Материалы международной конференции ACM 2009 г. по поддержке групповой работы. Международная конференция по поддержке групповой работы. ACM Press. С. 105–114. Дои:10.1145/1531674.1531690. ISBN  978-1-60558-500-0. Получено 2010-01-04.
  38. ^ Хафакер, Аарон; Киттур, Аникет; Краут, Роберт; Ридл, Джон (2009). «Жюри из ваших коллег: качество, опыт и ответственность в Википедии». Материалы Международного симпозиума 2009 г. по вики-сайтам и открытому сотрудничеству. Международный симпозиум по вики-страницам и открытому сотрудничеству. ACM Press. Дои:10.1145/1641309.1641332. ISBN  978-1-60558-730-1. Получено 2010-01-04.
  39. ^ Пансьера, Катерина; Халфакер, Аарон; Тервин, Лорен (2009). «Википедисты рождаются, а не создаются: исследование влиятельных редакторов Википедии». Материалы международной конференции ACM 2009 г. по поддержке групповой работы. Международная конференция по поддержке групповой работы. ACM Press. Дои:10.1145/1531674.1531682. ISBN  978-1-60558-500-0. Получено 2010-01-04.
  40. ^ Экстранд, Майкл; Ридл, Джон (2009). "rv you dumb: Выявление брошенных работ в истории статей вики". Материалы Международного симпозиума 2009 г. по вики-сайтам и открытому сотрудничеству. Международный симпозиум по вики-страницам и открытому сотрудничеству. ACM Press. Дои:10.1145/1641309.1641317. ISBN  978-1-60558-730-1. Получено 2010-01-04.
  41. ^ Lam, Shyong K .; Анурадха, Удуваге; Чжэньхуа, Дун; Сен, Шилад; Ридл, Джон (2011). "WP: Clubhouse? Исследование гендерного дисбаланса в Википедии". Материалы 7-го международного симпозиума по вики и открытому сотрудничеству. Международный симпозиум по вики и открытому сотрудничеству. ACM Press. С. 1–10. Дои:10.1145/2038558.2038560. Получено 2011-10-25.
  42. ^ Lam, Shyong K .; Ридл, Джон (2004). «Рекомендательные системы шиллинга для развлечения и прибыли». Материалы 13-й международной конференции по всемирной паутине. Международная конференция по всемирной паутине. ACM Press. С. 393–402. Дои:10.1145/988672.988726. ISBN  1-58113-844-X. Получено 2010-01-04.
  43. ^ Чарльз, Джули (22 мая 2003 г.). «Ложные веб-рейтинги колеблются во мнениях, говорится в исследовании». Нью-Йорк Таймс. п. G4. Получено 2009-12-23.
  44. ^ Косли, Дэн; Lam, Shyong K .; Альберт, Иштван; Констан, Джозеф А .; Ридл, Джон (2003). «Видишь ли, веришь? Как рекомендательные системы влияют на мнение пользователей». Конференция ACM SIGCHI по человеческому фактору в вычислительных системах. Конференция по человеческому фактору в вычислительных системах. ACM Press. Дои:10.1145/642611.642713. ISBN  1-58113-630-7. Получено 2010-01-04.
  45. ^ Приедорский, Рейд; Масли, Михил; Тервин, Лорен (2010). «Привлечение и концентрация географической волонтерской работы». Материалы конференции ACM 2010 года по совместной работе с компьютерной поддержкой. Конференция по совместной работе с компьютерами. ACM Press. Дои:10.1145/1718918.1718931. ISBN  978-1-60558-795-0. Архивировано из оригинал на 2010-06-12. Получено 2010-03-02.

внешняя ссылка