7 Value Types
10.1 Object Views
Se basa tanto en las preferencias del propio usuario, como en las de sus vecinos, que son otros usuarios que tienen preferencias similares. No utiliza la descripción semántica de los contenidos. Puede basarse en:
el usuario, si recomienda productos que han interesado a sus vecinos el ítem, si recomienda productos similares a los que figuran en el perfil del usuario. En este caso el vecindario es de productos y no de usuarios.
También presentan la limitación del usuario nuevo (new user ramp-up) y otras tales como: el sparsity problem, consistente en que ante una gran cantidad de contenidos exista una diversidad muy grande lo que haga difícil que dos usuarios tengan los mismos productos (o preferencias), y por tanto, perfiles muy dispersos que provoquen falta de solapamiento; la existencia de usuarios con
91 preferencias muy distintas a las de los demás y por lo tanto no se pueda hacer una recomendación adecuada (gray sheep problem); las dificultades computacionales ante el crecimiento de los usuarios; el retardo para que un nuevo producto comience a ser recomendado (new item ramp-up); que mientras que no se alcanza un número suficientemente elevado de usuarios registrados, el recomendador no dispone de información suficiente para crear de forma precisa el vecindario (cold start). Entre los numerosos ejemplos de aplicación, nombramos a Ringo [52], que recomienda listas musicales.
3.3.4 Enfoque Híbrido
Combinan los dos métodos anteriores para combatir sus limitaciones. En particular, se ha propuesto computar la similitud entre los usuarios, tanto a partir de las descripciones semánticas de los productos definidos en sus perfiles, como de los niveles de interés asignados a los mismos. En el ámbito de la televisión personalizada ha sido utilizado por ejemplo por PTVPlus [53].
3.3.5 El enfoque semántico
Los enfoques analizados hasta el momento adolecen de la limitación de referirse exclusivamente a las palabras que describen los contenidos. En tal sentido, pueden establecer relaciones si las descripciones fueron hechas exactamente con los mismos términos. Pero se revelan incapaces de conocer su significado.
El enfoque semántico propone incorporar metainformación que permita entender los contenidos, su semántica, y así poder inferir relaciones entre ellos, permitiendo descubrir conocimiento nuevo a partir del existente. A tales efectos, es necesario estructurar los conceptos y relaciones existentes en cada dominio de aplicación en una estructura jerárquica. Una de las formas de estructurar este conocimiento son las ontologías.
Una ontología es un modelo abstracto de un dominio de aplicación específico, definido de manera formal y explícita, y ampliamente aceptado por la comunidad de usuarios en la que será utilizada. Está constituida por los siguientes elementos:
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Clases – identifican los conceptos representativos del dominio de la ontología.
Propiedades – son las relaciones existentes entre las clases.
Instancias – son entidades específicas que se encuentran en la base de conocimiento, y sobre ellas es posible definir reglas:
o Reglas para la creación de conocimiento: Permiten obtener nuevas sentencias lógicas a partir de la información almacenada en la base de conocimiento.
o Restricciones: Indican las propiedades que debe cumplir el modelo formalizado en la ontología, y permiten además detectar posibles inconsistencias en el mismo.
o Reglas reactivas: Determinan las acciones que debe tomar un sistema basado en conocimiento como consecuencia del cumplimiento de ciertas condiciones (de ahí que cada regla conste de un antecedente y un consecuente).
La representación del conocimiento a través de una ontología, permite que sea interpretado por usuarios humanos, así como por agentes de software, y así ser reutilizado fácilmente. Asimismo, se consiguen realizar inferencias o razonamientos que relacionan unas instancias con otras, obteniendo nuevo conocimiento que originalmente estaba oculto. Existen diversas aplicaciones en el ámbito de la recomendación Web, en particular [54] monitoriza el uso de la Web por parte de los usuarios para generar un perfil de usuario mediante técnicas combinadas con una representación ontológica del dominio; o Foxtrot [55] que también realiza una aproximación mediante ontología a la creación de perfiles de usuario en un contexto de recomendación de artículos académicos disponibles en línea a investigadores académicos.
El uso de una ontología sobre el dominio de la televisión, para la recomendación de contenidos audiovisuales, significa una superación respecto a otros métodos existentes.
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3.4 Introducción a AVATAR
AVATAR es un sistema recomendador de contenidos audiovisuales que incorpora herramientas de carácter semántico. Sus constituyentes fundamentales, que se describirán en los apartados siguientes, son:
Una ontología sobre el dominio de la televisión. Los perfiles de usuario.
Las estrategias para efectuar la recomendación al usuario, basadas en razonamiento semántico.
Previamente, veremos de forma genérica la arquitectura del sistema AVATAR. En la Figura 3-1 podemos apreciarla:
Figura 3-1. Arquitectura del sistema AVATAR, de [34].
En ella observamos que el sistema está distribuido entre el proveedor que ofrece el servicio de personalización y el STB del usuario, permanentemente conectados a través de un canal de retorno. En cada uno de ellos habrá diferentes agentes encargados de diversas tareas.
En el Set-Top Box del usuario:
Agente de registro – encargado de identificar el usuario, y de inicializar un nuevo usuario.
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Agente de monitorización del usuario – registra las acciones del usuario sobre el STB.
Agente gestor de la comunicación entre usuario y proveedor – encargado del intercambio entre ambos relativos a registro de usuarios, preferencias declaradas, y lista de programas sugeridos.
En el servidor del proveedor de servicios:
Agente de registro – interactúa con su homónimo en el STB.
Agente de clasificación – actualiza la relación de programas representados en la base de conocimiento.
Agente gestor de solicitudes – deriva las solicitudes provenientes del STB del usuario, a los correspondientes agentes en el servidor.
Agente de actualización de perfiles – incorpora la nueva información sobre las preferencias de los usuarios.
Agentes recomendadores – encargados de seleccionar los contenidos que serán de interés de los usuarios basándose en sus perfiles y en el conocimiento representado en la ontología.
o Agente semántico – utiliza métodos basados en contenido, como filtrado de información y recomienda contenidos asociados semánticamente con aquellos que le interesaron en el pasado. o Agente híbrido - utiliza una estrategia híbrida que combina los
métodos basados en contenido, el filtrado colaborativo y las capacidades de inferencia semántica, que serán descritos en detalle en este mismo capítulo. En esta tesis, éste es el algoritmo utilizado como punto de partida para definir las extensiones que se realizan para la recomendación para grupos, ya que como se verá oportunamente, contiene importantes ventajas respecto a otras técnicas disponibles, de las que supera ciertas limitaciones. o Agente de resolución de localización - obtiene los localizadores
espacio-temporales de los contenidos recomendados a partir de sus respectivos CRIDs, disponibles ya que se trabaja en un entorno TV-Anytime.
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3.5 La ontología
A efectos de que nuestro recomendador de contenidos audiovisuales pueda estar basado en razonamiento semántico es necesario representar de forma ordenada el conocimiento respecto del dominio de la televisión. En este apartado se presenta la ontología desarrollada en AVATAR, implementada mediante el lenguaje OWL [56], y utilizando la herramienta Protégé [57] para simplificar el proceso de conceptualización semántica. La ontología debe representar descripciones semánticas muy detalladas de los contenidos, a través de características semánticas tales como el género, los roles de los participantes en el programa, o información geográfica o temporal.
En el capítulo 2 hemos visto que al especificar la metainformación sobre los contenidos audiovisuales, la norma TV-Anytime define esquemas de clasificación sobre esta información semántica. Para la versión original de AVATAR se incluyeron los variados atributos, entre los que señalamos: CRID; título del contenido; género que describe la temática de cada programa; idiomas en los que se difunde el programa; formato de producción; alertas de contenido; créditos (actores, productores, etc.); fecha y localización de producción; intención con la que fue creado un programa; audiencia destino del contenido; origen técnico; atmósfera en que fue creado un contenido. Para los atributos se incorporaron a la ontología un conjunto completo de posibles valores que TV-Anytime proporciona, permitiendo una descripción muy rica de los contenidos.
3.5.1 Jerarquía de Géneros
En esta versión original de AVATAR, la ontología está diseñada alrededor de una sola jerarquía, la relativa al género de los contenidos, representando cada contenido una instancia de una clase. Cada uno de los otros atributos descritos define características semánticas de los contenidos. En el apartado 2.7 se han introducido las clasificaciones que incorpora TV-Anytime. La jerarquía se construye a partir del esquema de clasificación Content que precisamente describe los géneros. La clase origen es llamada TVContents. En el Anexo A se presenta en forma completa dicha clasificación. Presenta hasta cuatro niveles de clasificación. En la Tabla 3-1 presentamos el primer nivel de clasificación.
96 Código Género 3.1 NON-FICTION/INFORMATION 3.2 SPORTS 3.4 FICTION/DRAMA 3.5 AMUSEMENT/ENTERTAINMENT 3.6 Music 3.7 INTERACTIVE GAMES 3.8 LEISURE/HOBBY/LIFESTYLE 3.9 ADULT
Tabla 3-1. Clasificación básica de Géneros de TV-Anytime. Primer nivel de la jerarquía.
Como podemos ver en el Anexo A, cada género está identificado de manera unívoca con un código, que indica su ubicación en la jerarquía. Así por ejemplo Daily News está representado por el 3.1.1.1 o Chess por el 3.2.22.2.
Código Género 3.1 NON-FICTION/INFORMATION 3.1.1 News 3.1.1.1 Daily news 3.1.1.2 Special news/edition ……. ……. 3.1.1.17 Consumer affairs 3.1.9 Events 3.1.9.1 Anniversary 3.1.9.2 Fair ……. ……. 3.1.9.15 Funeral/Memorial ……. ……. 3.8 LEISURE/HOBBY/LIFESTYLE 3.8.1 General Consumer Advice 3.8.1.1 Road safety … … 3.8.1.4 Self-help ……. ……. 3.8.9 Travel/Tourism 3.8.9.1 Holidays 3.8.9.2 Adventure/Expeditions 3.8.9.3 Outdoor pursuits 3.9 ADULT
97 En la Tabla 3-2 se observa a modo de ejemplo un extracto de la clasificación que dará lugar a la ontología basada en esta única jerarquía y se ilustra en la Figura 3-2.
Figura 3-2. Extracto de la jerarquía de géneros
La jerarquía de contenidos tiene las siguientes características: Estructura de árbol
Los programas de televisión pertenecen a las clases hoja, es decir, las de inferior rango en cada rama del árbol.
Cada contenido puede pertenecer a una o varias clases.
Así cada programa queda clasificado bajo al menos una de las categorías representadas en la Figura 3-2, lo que habilita a conocer en detalle su género. Como podemos observar, obtenemos una clasificación razonablemente precisa y exhaustiva del género de un programa de televisión, así como sus relaciones, a través de la jerarquía, con otros géneros más o menos cercanos. Veremos más adelante en este capítulo, cuando estudiemos las estrategias de recomendación utilizadas en AVATAR, lo útil que resulta para el recomendador el poder cuantificar el parecido entre dos contenidos, según el lugar que ocupan en la jerarquía de géneros. Este grado de parecido se llamará Similitud Semántica Jerárquica.
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La jerarquía de géneros es la única implementada originalmente en la ontología de la televisión desarrollada para AVATAR, lo que la convierte en una ontología monojerárquica. A pesar de las favorables posibilidades que otorga al recomendador, adolece de la limitación de ofrecer el cómputo de la similitud semántica jerárquica exclusivamente en lo relativo al género, privándolo de encontrar similitudes en otras jerarquías como podría ser, por ejemplo, la Audiencia Objetivo. Para éstas queda asignada exclusivamente la posibilidad de calcular una Similitud Semántica Inferencial de alcance más restringido.
Por estas razones, en esta tesis extenderemos la ontología de la televisión, incorporándole tres nuevas jerarquías, convirtiéndola así en una de carácter multijerárquico.