Recommendation of activity sequences during distributed events
Recommandation de séquences d'activités lors d'événements distribués
Résumé
Multi-day events such as conventions, festivals, cruise trips, to which we refer to as distributed events, have become very popular in recent years, attracting hundreds or thousands of participants. Their programs are usually very dense, making it challenging for the attendees to make a decision which events to join. Recommender systems appear as a common solution in such an environment. While many existing solutions deal with personalised recommendation of single items, recent research focuses on the recommendation of consecutive items that exploits user's behavioural patterns and relations between entities, and handles geographical and temporal constraints. In this thesis, we first formulate the problem of recommendation of activity sequences, classify and discuss the types of influence that have an impact on the estimation of the user's interest in items. Second, we propose an approach (ANASTASIA) to solve this problem, which aims at providing an integrated support for users to create a personalised itinerary of activities. ANASTASIA brings together three components, namely: (1) estimation of the user’s interest in single items, (2) use of sequential influence on activity performance, and (3) building of an itinerary that takes into account spatio-temporal constraints. Thus, the proposed solution makes use of the methods based on sequence learning and discrete optimisation. Moreover, stating the lack of publicly available datasets that could be used for the evaluation of event and itinerary recommendation algorithms, we have created two datasets, namely: (1) event attendance on board of a cruise (Fantasy_db) based on a conducted user study, and (2) event attendance at a major comic book convention (DEvIR). This allows to perform evaluation of recommendation methods, and contributes to the reproducibility of results.
Les événements distribués, se déroulant sur plusieurs jours et/ou sur plusieurs lieux, tels que les conventions, festivals ou croisières, sont de plus en plus populaires ces dernières années et attirant des milliers de participants. Les programmes de ces événements sont généralement très denses, avec un grand nombre d'activités se déroulant en parallèle. Ainsi, choisir les activités à entreprendre est devenu un véritable défi pour les participants. Les systèmes de recommandation peuvent constituer une solution privilégiée dans ce genre d'environnement. De nombreux travaux en recommandation se sont concentrés sur la recommandation personnalisée d'objets spatiaux (points d'intérêts immuables dans le temps ou événements éphémères) indépendants les uns des autres. Récemment, la communauté scientifique s'est intéressée à la recommandation de séquences de points d'intérêts, exploitant des motifs comportementaux des utilisateurs et incorporant des contraintes spatio-temporelles pour recommander un itinéraire de points d'intérêts. Néanmoins, très peu de travaux se sont intéressés à la problématique de la recommandation de séquence d'activités, problème plus difficile du fait du caractère éphémère des objets à recommander. Dans cette thèse, nous proposons tout d'abord une formalisation du problème de la recommandation de séquences d'activités. Dans ce cadre, nous proposons et discutons une classification des types d'influences pouvant avoir un impact sur l'estimation de l'intérêt des utilisateurs dans les activités. Ensuite, nous proposons ANASTASIA, une approche de recommandation personnalisée de séquences d'activités lors des événements distribués. Notre approche est basée sur trois composants clés : (1) l'estimation de l'intérêt d'un utilisateur pour une activité, prenant en compte différentes influences, (2) l'intégration de motifs comportementaux d'utilisateurs basés sur leurs historiques d'activités et (3) la construction d'un planning ou séquence d'activités prenant en compte les contraintes spatio-temporelles de l'utilisateur et des activités. Nous explorons ainsi des méthodes issus de l'apprentissage de séquences et de l'optimisation discrète pour résoudre le problème. Enfin, nous démontrons le manque de jeu de données librement accessibles pour l'évaluation des algorithmes de recommandation d'événements et de séquences d'événements. Nous pallions à ce problème en proposant deux jeux de données, librement accessibles, que nous avons construits au cours de la thèse: Fantasy_db et DEvIR. Fantasy_db comporte des données de participation à des événements lors d'une croisière, recueillies lors d'une étude utilisateur, tandis que DEvIR réunit des données de participation au Comic Con de San Diego, convention majeure dans le domaine.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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