Exploiting implicit user activity for media recommendation
Mostra el registre complet Registre parcial de l'ítem
- dc.contributor.author Trevisiol, Michele
- dc.contributor.other Baeza-Yates, Ricardo
- dc.contributor.other Jaimes Larrarte, Alejandro
- dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
- dc.date.accessioned 2024-03-16T02:34:58Z
- dc.date.available 2024-03-16T02:34:58Z
- dc.date.issued 2014-11-05T11:27:18Z
- dc.date.issued 2014-11-05T11:27:18Z
- dc.date.issued 2014-10-15
- dc.date.modified 2024-03-15T10:58:07Z
- dc.description.abstract This thesis explores in depth how to use the user browsing behavior, and in particular the referrer URL, in order to understand the interest of the users. The aim is, first, to understand the preferences of the users from their navigation patterns, i.e., from the implicit actions of the users. Then, to exploit this information to personalize the content offered by the service provider. The key findings from our studies allowed us to propose different solutions in terms of recommender systems and ranking approaches for media items. We show how the browsing behavior of the users captured by the browsing logs is extremely meaningful to understand new users and to estimate their preferences.
- dc.description.abstract Esta tesis analiza de modo exhaustivo el comportamiento del usuario en la web y, en particular, su interacción con las URLs recomendadas, para así conocer sus intereses. El objetivo fundamental es, en primer lugar, entender las preferencias de usuario a partir de sus patrones de navegación por la web, estudiando sus acciones implícitas. En segundo lugar, se trata de aprovechar esta información para personalizar el contenido ofrecido por el proveedor de servicios. El resultado de estos estudios nos ha permitido proponer diferentes soluciones en términos de sistemas recomendadores y ranking de productos multimedia. De este modo, hemos podido demostrar cómo el comportamiento del usuario en la web, obtenido a partir de registros de navegación, es extremadamente útil para comprender a nuevos usuarios y poder así estimar sus preferencias.
- dc.description.abstract Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
- dc.format 193 p.
- dc.format application/pdf
- dc.format application/pdf
- dc.identifier http://hdl.handle.net/10803/283657
- dc.identifier B 23681-2014
- dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/22802
- dc.language.iso eng
- dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
- dc.rights ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
- dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
- dc.source TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
- dc.subject.keyword Comportamiento del usuario
- dc.subject.keyword Modelado de usuario
- dc.subject.keyword Referrer
- dc.subject.keyword Navegación web
- dc.subject.keyword BrowseGraph
- dc.subject.keyword Recomendación
- dc.subject.keyword Clasificación
- dc.subject.keyword Datos implícitos
- dc.subject.keyword Objectos multimediales
- dc.subject.keyword User behavior
- dc.subject.keyword User modeling
- dc.subject.keyword Browsing
- dc.subject.keyword Recommender System
- dc.subject.keyword Ranking
- dc.subject.keyword Implicit feedback
- dc.subject.keyword 62
- dc.title Exploiting implicit user activity for media recommendation
- dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
- dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion