Sumea suositin elokuville
Tiittanen, Simo-Pekka (2012)
Diplomityö
Tiittanen, Simo-Pekka
2012
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe201207316239
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe201207316239
Tiivistelmä
Suositusmenetelmien tarkoituksena on auttaa käyttäjää löytämään häntä kiinnostavia
asioita ja välttämään asioita, joista hän ei pitäisi. Suositusmenetelmät antavat suosituk-
set yleensä terävinä lukuina. Tässä työssä kehitetään suositusmenetelmä, joka antaa suo-
situkset arvosanojen sumeina jäsenyysasteina. Menetelmän antamat suositukset voidaan
myös perustella käyttäjälle. Menetelmä kuuluu pääosin yhteisösuodatusmenetelmiin, jois-
sa suositukset tehdään käyttäjien antamien arvosanojen perusteella, mutta myös tietoa
elokuvien tyylilajeista hyödynnetään suositustarkkuuden parantamiseksi. Sumeiden suo-
situsten suositeltavuusjärjestyksen laskemiseen esitetään myös menetelmä.
Käyttäjien elokuville antamat arvosanat voidaan käsittää sumeana datana. Käyttäjä voi
kuvata arvosanaa esimerkiksi ilmaisulla ”noin 4”. Tästä syystä on loogista esittää suo-
situksetkin sumeina lukuina. Tällöin käyttäjälle voidaan antaa tietoa suosituksen tark-
kuudesta ja mahdollisista ristiriidoista. Epävarmojen suositusten tapauksessa käyttäjä voi
painottaa enemmän muita tietolähteitä. Kokeiden perusteella kehitetty menetelmä antaa
joissa tapauksissa selvästi vertailtavia menetelmiä parempia suosituksia, kun taas toisissa
tapauksissa suositukset ovat selvästi heikompia. Recommender systems help users to find items they find interesting and avoid items they
do not find interesting. Recommender systems usually give recommendations as crisp va-
lues. In this thesis a recommendation system is developed that gives recommendations as
fuzzy membership values of the given grades. The system can also explain the recom-
mendations to the user. The developed method is mostly a collaboratory filtering method,
meaning it uses user given grades to make the recommendations, but it also exploits mo-
vie genre information to improve recommendation accuracy. A method to sort the fuzzy
recommendations is also presented.
User given movie grades can be considered to be fuzzy data. An user can for example
describe some grade with phrase ”about 4”. For this reason it is logical to give the recom-
mendations also as fuzzy values. This way it is possible to give the user more information
for example about recommendation accuracy. Because users will usually consider also
other information sources, they can rely more on these other sources when the recom-
mendation indicates poor accuracy. Experiments show that the developed method gives
significantly better recommendations in some cases and significantly worse in some other
cases compared to other methods.
asioita ja välttämään asioita, joista hän ei pitäisi. Suositusmenetelmät antavat suosituk-
set yleensä terävinä lukuina. Tässä työssä kehitetään suositusmenetelmä, joka antaa suo-
situkset arvosanojen sumeina jäsenyysasteina. Menetelmän antamat suositukset voidaan
myös perustella käyttäjälle. Menetelmä kuuluu pääosin yhteisösuodatusmenetelmiin, jois-
sa suositukset tehdään käyttäjien antamien arvosanojen perusteella, mutta myös tietoa
elokuvien tyylilajeista hyödynnetään suositustarkkuuden parantamiseksi. Sumeiden suo-
situsten suositeltavuusjärjestyksen laskemiseen esitetään myös menetelmä.
Käyttäjien elokuville antamat arvosanat voidaan käsittää sumeana datana. Käyttäjä voi
kuvata arvosanaa esimerkiksi ilmaisulla ”noin 4”. Tästä syystä on loogista esittää suo-
situksetkin sumeina lukuina. Tällöin käyttäjälle voidaan antaa tietoa suosituksen tark-
kuudesta ja mahdollisista ristiriidoista. Epävarmojen suositusten tapauksessa käyttäjä voi
painottaa enemmän muita tietolähteitä. Kokeiden perusteella kehitetty menetelmä antaa
joissa tapauksissa selvästi vertailtavia menetelmiä parempia suosituksia, kun taas toisissa
tapauksissa suositukset ovat selvästi heikompia.
do not find interesting. Recommender systems usually give recommendations as crisp va-
lues. In this thesis a recommendation system is developed that gives recommendations as
fuzzy membership values of the given grades. The system can also explain the recom-
mendations to the user. The developed method is mostly a collaboratory filtering method,
meaning it uses user given grades to make the recommendations, but it also exploits mo-
vie genre information to improve recommendation accuracy. A method to sort the fuzzy
recommendations is also presented.
User given movie grades can be considered to be fuzzy data. An user can for example
describe some grade with phrase ”about 4”. For this reason it is logical to give the recom-
mendations also as fuzzy values. This way it is possible to give the user more information
for example about recommendation accuracy. Because users will usually consider also
other information sources, they can rely more on these other sources when the recom-
mendation indicates poor accuracy. Experiments show that the developed method gives
significantly better recommendations in some cases and significantly worse in some other
cases compared to other methods.