Investigación de GroupLens
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Investigación de GroupLens
Marca universitaria
Logotipo de GroupLens
Establecido1992
Campo de investigaciónsistemas de recomendación , informática social
Facultad5
Personal2
Estudiantes20 estudiantes de posgrado
LocalizaciónMinneapolis , Minnesota , Estados Unidos
Agencia operadoraFacultad de Ciencias e Ingeniería , Universidad de Minnesota
Sitio webwww.grouplens.org

Coordenadas : 44 ° 58'27 "N 93 ° 13'57" W  /  44.974280 93.232502 ° N ° W / 44,974280; -93.232502

Sistemas de recomendación
Conceptos
Métodos y desafíos
Implementaciones
Investigar

GroupLens Research es un laboratorio de investigación de interacción persona-computadora en el Departamento de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la Universidad de Minnesota, Twin Cities, que se especializa en sistemas de recomendación y comunidades en línea . GroupLens también trabaja con tecnologías móviles y ubicuas , bibliotecas digitales y sistemas de información geográfica local .

El laboratorio de GroupLens fue uno de los primeros en estudiar sistemas de recomendación automatizados con la construcción del recomendador "GroupLens", un motor de recomendación de artículos de Usenet y MovieLens , un sitio popular de recomendación de películas utilizado para estudiar motores de recomendación, sistemas de etiquetado e interfaces de usuario. El laboratorio también ha ganado notoriedad por el trabajo de sus miembros en el estudio de comunidades de contenido abierto como Cyclopath , un geo-wiki que se utilizó en las Ciudades Gemelas para ayudar a planificar el sistema de ciclismo regional. [1] [2]

Historia

Formación

En 1992, John Riedl y Paul Resnick asistieron juntos a la conferencia CSCW . Después de escuchar al orador principal Shumpei Kumon hablar sobre su visión de una economía de la información , [3] comenzaron a trabajar en un sistema de filtrado colaborativo para las noticias de Usenet . El sistema recopilaba calificaciones de los lectores de Usenet y las usaba para predecir cuánto les gustaría a otros lectores un artículo antes de leerlo. Este motor de recomendación fue uno de los primeros sistemas de filtrado colaborativo automatizado en el que se utilizaron algoritmos para formar automáticamente predicciones basadas en patrones históricos de calificaciones. [4] El sistema general se denominó recomendador "GroupLens", y los servidores que recopilaron las calificaciones y realizaron el cálculo se denominaron "Better Bit Bureau". Este nombre se eliminó más tarde después de una solicitud del Better Business Bureau . "GroupLens" ahora se usa como nombre tanto para este sistema de recomendación como para el laboratorio de investigación de la Universidad de Minnesota.

Se realizó una prueba de viabilidad entre el MIT y la Universidad de Minnesota y se publicó un artículo de investigación que incluía el algoritmo , el diseño del sistema y los resultados del estudio de viabilidad en la conferencia CSCW de 1994. [5]

En 1993, Riedl y Resnick invitaron a Joseph Konstan a unirse al equipo. Juntos, decidieron crear una implementación de mayor rendimiento de los algoritmos para admitir implementaciones a mayor escala. En el verano de 1995, el equipo reunió a Bradley Miller , David Maltz , Jon Herlocker y Mark Claypool para la "Semana del Hack" para crear la nueva implementación y planificar la siguiente ronda de experimentos. [6]

En la primavera de 1996, el primer taller sobre filtrado colaborativo fue organizado por Resnick y Hal Varian en la Universidad de California, Berkeley . [7] Allí, investigadores de proyectos en los Estados Unidos que estaban estudiando sistemas similares se reunieron para compartir ideas y experiencias.

Percepciones netas

En el verano de 1996, David Gardiner , un ex Ph.D. estudiante de Riedl, presentó a John Riedl a Steven Snyder. Snyder había sido uno de los primeros empleados de Microsoft , pero dejó Microsoft para venir a Minnesota a hacer un doctorado. en Psicología . Se dio cuenta del potencial comercial del filtrado colaborativo y animó al equipo a fundar una empresa en abril de 1996. En junio, Gardiner, Snyder, Miller, Riedl y Konstan habían incorporado su empresa y en julio tenían su primera ronda de financiación. de la empresa de capital riesgo Hummer Winblad Venture Partners . [8] Net Perceptions pasó a ser una de las empresas líderes en personalización durante laEl boom de Internet de finales de la década de 1990, y se mantuvo en el negocio hasta 2004. [9] [10] Basándose en su experiencia, Riedl y Konstan escribieron un libro sobre las lecciones aprendidas al implementar recomendadores en la práctica. [11] Desde entonces, los sistemas de recomendación se han vuelto omnipresentes en el mundo en línea, con proveedores líderes como Amazon y Netflix que implementan sistemas de recomendación altamente sofisticados. [12] Netflix incluso ofreció un premio de $ 1 millón por mejoras en la tecnología de recomendación. [13]

Cuando el sitio EachMovie [14] cerró en 1997, los investigadores detrás de él publicaron los datos de calificación anónimos que habían recopilado para que los usaran otros investigadores. El equipo de investigación de GroupLens, dirigido por Brent Dahlen y Jon Herlocker, utilizó este conjunto de datos para poner en marcha un nuevo sitio de recomendación de películas llamado MovieLens, que ha sido una plataforma de investigación muy visible, incluida una discusión detallada en un artículo neoyorquino de Malcolm Gladwell , [15 ] y un informe en un episodio completo de ABC Nightline. [dieciséis]

Entre 1997 y 2002 el grupo continuó su investigación sobre filtrado colaborativo, que se conoció en la comunidad con el término más general de sistemas de recomendación . Con la experiencia de Joe Konstan en interfaces de usuario , [17] [18] el equipo comenzó a explorar problemas de interfaz en recomendaciones, como explicaciones, [19] y sistemas de meta-recomendación. [20]

Estudiar comunidades en línea

En 2002, GroupLens se expandió a la informática social y las comunidades en línea con la incorporación de Loren Terveen , quien era conocido por su investigación de sistemas de recomendación social como PHOAKS. [21] [22]

Con el fin de ampliar el conjunto de ideas y herramientas de investigación que utilizaban, Riedl, Konstan y Terveen invitaron a colegas en psicología social ( Robert Kraut y Sara Kiesler , del Carnegie Mellon Human Computer Interaction Institute ) y en análisis económico y social ( Paul Resnick y Yan Chen de la Escuela de Información de la Universidad de Michigan ) para colaborar. El nuevo equipo más grande adoptó el nombre de CommunityLab y, en general, examinó los efectos de las intervenciones tecnológicas en el rendimiento de las comunidades en línea. Por ejemplo, algunas de sus investigaciones exploraron la tecnología para enriquecer los sistemas de conversación, [23]mientras que otras investigaciones exploraron las motivaciones personales, sociales y económicas de las calificaciones de los usuarios. [24] [25]

En 2008, GroupLens lanzó Cyclopath, [26] una geo-wiki computacional para ciclistas dentro de una ciudad. [2] [27]

En 2010, GroupLens ganó el premio anual al sistema de software ACM . [28] Riedl murió en 2013. [29]

Brent Hecht se unió a la facultad de GroupLens en 2013, enfocándose en la interacción geográfica humano-computadora. Lana Yarosh se unió a la facultad de GroupLens en 2014; trabaja con la informática social y la interacción niño-computadora. Un tercer profesor, Haiyi Zhu , se incorporó en 2015. Haiyi ha publicado investigaciones en Facebook y otras redes sociales. Stevie Chancellor , un investigador de computación social y computación centrada en el ser humano , se unió a la facultad de GroupLens en 2020. [30]


Contribuciones

  • El sistema de recomendación de MovieLens: MovieLens es un sistema de recomendación de películas no comercial que se ha estado ejecutando desde 1997 con más de 164.000 visitantes únicos en 2009, que han proporcionado más de 15 millones de clasificaciones de películas. [31]
  • Conjuntos de datos de calificaciones de MovieLens: en los primeros días de los sistemas de recomendación, la investigación se ralentizó por la falta de conjuntos de datos disponibles públicamente. En respuesta a las solicitudes de otros investigadores, GroupLens lanzó tres conjuntos de datos: [32] el conjunto de datos de calificación MovieLens 100,000, el conjunto de datos de calificación MovieLens 1 millón y el conjunto de datos de calificación MovieLens 10 millones. Estos conjuntos de datos se convirtieron en los conjuntos de datos estándar para la investigación de recomendaciones y han sido utilizados en más de 300 artículos por investigadores de todo el mundo. El conjunto de datos también se está utilizando para enseñar sobre tecnología de recomendación. [33]
  • Conjunto de datos de etiquetado de MovieLens: GroupLens agregó etiquetado a MovieLens en 2006. Desde entonces, los usuarios han proporcionado más de 85,000 aplicaciones de 14,000 etiquetas únicas para películas. [34] El conjunto de datos de calificaciones de 10 millones de MovieLens también incluye un conjunto de datos de aplicaciones de etiquetas de 100.000 para que lo utilicen los investigadores.
  • Fuga de información de conjuntos de datos de recomendadores: un documento en laconferencia de recuperación de información analizó los riesgos de privacidad para los usuarios de tener grandes conjuntos de datos de recomendadores publicados. El riesgo básico descubierto es que un conjunto de datos anónimos podría combinarse con información pública para identificar a un usuario. Por ejemplo, un usuario que haya escrito sobre su preferencia por películas en foros en línea podría estar asociado con una fila específica en los conjuntos de datos de MovieLens. En algunos casos, estas asociaciones pueden filtrar información que el usuario preferiría mantener en privado. [35] [36]
  • Investigación de Wikipedia: El estudio del valor y el vandalismo en Wikipedia publicado en 2007 [37] describió la concentración de la contribución entre los editores de Wikipedia. Este artículo fue uno de los primeros en centrarse en el tiempo que una contribución sobrevive dentro de Wikipedia como medida de su valor. El documento también investigó los efectos del vandalismo en los lectores de Wikipedia, midiendo la probabilidad de que una vista de una página capturara esa página en un estado de vandalismo. GroupLens también ha explorado formas de ayudar a los editores a encontrar páginas en las que puedan contribuir de forma eficaz con el recomendante de sugestiones. [38] El grupo también ha explorado la evolución de las normas en Wikipedia que determinan qué artículos son aceptados o rechazados, y el efecto de los cambios en esas normas en laLarga cola de artículos de Wikipedia. [39] GroupLens también ha explorado el funcionamiento del sistema informal de revisión por pares dentro de Wikipedia para descubrir formas en que las decisiones que se toman parecen estar influenciadas de manera inapropiada por la propiedad , y esa experiencia no parece cambiar mucho el desempeño del editor. [40] [41] Los investigadores de GroupLens también han explorado visualizaciones del historial de edición de los artículos de Wikipedia. [42] En 2011, los investigadores de GroupLens completaron una exploración científica del desequilibrio de género en los editores populares de Wikipedia, lo que resultó en el hallazgo de una gran brecha entre los editores masculinos y femeninos. [43]
  • Sistemas de recomendación de chelines: GroupLens ha explorado las formas en que los usuarios de los sistemas de recomendación pueden intentar influir de manera inapropiada en las recomendaciones dadas a otros usuarios. [44] A este comportamiento lo llaman chelín , debido a su relación con la práctica de contratar asociados para que finjan ser clientes entusiastas . Demostraron que es probable que algunos tipos de chelines sean eficaces en la práctica. Una preocupación sobre el chelín es que las predicciones falsas pueden cambiar las opiniones reportadas de usuarios posteriores, corrompiendo aún más las recomendaciones. [45] [46]
  • Cyclopath: a partir de 2008, GroupLens lanzó Cyclopath, un geo-wiki computacional para ciclistas locales. Desde entonces, Cyclopath ha sido utilizado por cientos de ciclistas dentro de las Ciudades Gemelas . [47] Más recientemente, Cyclopath ha sido adoptado por el Consejo Metropolitano de Ciudades Gemelas para ayudar a planificar el sistema de ciclismo regional. [1]

Referencias

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enlaces externos

  • Página de inicio de GroupLens Research
  • El sistema de recomendación de MovieLens
  • Charla invitada de John Riedl en RecSys'06 en Bilbao
  • Recomendaciones 2.0 de John Riedl, Ph.D.
  • ¿La tecnología está reduciendo nuestras experiencias?
  • Investigación de GroupLens (sistemas de recomendación)
  • Si TiVo piensa que eres gay, aquí tienes cómo aclararlo
  • Stefik, Mark; Stefik, Barbara (octubre de 2004). Breakthrough: Stories and Strategies of Radical Innovation . Prensa del MIT. ISBN 978-0-262-19514-0. Menciona a John Riedl y su investigación.
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