PUC-RecSys-Class / RecSysPUC-2024-2

IIC3633 Sistemas Recomendadores

Agosto-Diciembre 2024

Equipo Docente e Información Administrativa

Instructor: Denis Parra, Profesor Asociado PUC Chile, Ph.D. University of Pittsburgh

Ayudantes:
Pablo Messina, Estudiante de Doctorado, Ciencia de la Computación PUC Chile.
Carlos Muñoz, Estudiante de Doctorado, Ciencia de la Computación PUC Chile.
Alejandro Plaza, Estudiante de Ingeniería, Ciencia de la Computación PUC Chile.
Daniel Sebastian, Estudiante de Ingeniería, Ciencia de la Computación PUC Chile.

Institución: Pontificia Universidad Católica de Chile

Horario cátedra: Martes y Jueves, Módulo 3, sala B24 (11:00 a 12:10).
Horario ayudantía: Lunes, Módulo 5, sala B23 (14:50 a 16:00).

Sitio web lecturas Sitio para ingresar comentarios a lecturas: Perusall

Programa IIC 3633, 2do Semestre 2024: pdf.

AVISOS

• (06/08) Calendario de actividades del curso actualizado

Descripción del Curso

El curso de Sistemas Recomendadores cubre las principales tareas de recomendación, algoritmos, fuentes de datos y evaluación de estos sistemas. Al final de este curso serás capaz de decidir qué técnicas y fuentes de datos usar para implementar y evaluar sistemas recomendadores.

Evaluaciones:

En proceso de actualización: Detalles de las evaluaciones en esta presentacion.

Software: Suprise, Implicit y pyRecLab.

Planificación general (sujeta a actualización)

(actualizada el 6 de agosto de 2024)

Contenidos por Semana

Coursera
Los contenidos de las semanas 1, 2 y 4 los puedes revisar a tu ritmo en este curso de 4 módulos de Coursera llamado Fundamentos de Sistemas de recomendación

Semana	Tema	link slide(s)
1	Introducción	x
2	Ranking no personalizado y Filtrado colaborativo (FC)	slides
2	User-based FC con clustering	slides
2	Pendiente Uno	slides
2	Item-based FC	slides
2	Factorización Matricial: FunkSVD	slides
3	Implicit Feedback CF	slides
3	Bayesian Personalized Ranking (BPR)	slides
4	Evaluación: metricas de error y ranking	slides
4	Evaluación II: Cobertura, diversidad, novedad	slides
4	Evaluación III: Tests estadísticos	slides
5	Recomendación basada en contenido 1	slides
5	Recomendación basada en contenido 2	slides
6	Recomendación híbrida	slides
6	Recomendación por ensambles	slides
6	Recomendación basada en contexto	slides
6	Máquinas de Factorización	slides
7	Deep Learning I: Intro	slides
7	Deep Learning II: Tres proyectos	slides
7	Ideas de proyecto final (2024)	slides
8-9	Bandits	slides
10	Recomendación de secuencias	slides
10	Aprendizaje Reforzado	slides
11	GNNs para SR	slides
11	Sistemas Justos, Explicables y Transparentes	slides
12	10 problemas en Sistemas de Recomendación	slides

Parte II del curso: seminario

A partir de Noviembre el curso toma modalidad seminario, los alumnos hacen presentaciones de los siguientes papers (La lista de papers aun no será subida, la actualizaremos y avisaremos cuando corresponda).

Ejemplos del semestre 2024-1

Semana	Paper	Link slide(s)	Conferencia
13	Language-Guided Music Recommendation for Video via Prompt Analogies	slides	CVPR 2023
13	Learning Fine-grained User Interests for Micro-video Recommendation	slides	SIGIR 2023
13	REFINE: A Fine-Grained Medication Recommendation System Using Deep Learning and Personalized Drug Interaction Modeling	slides	Neurips 2023
13	Guided Recommendation for Model Fine-Tuning	slides	CVPR 2023

Parte III del curso: Proyectos finales

L@s estudiantes trabajan en grupo sobre proyectos finales de curso, produciendo un poster, paper y repositorio con código para cada uno (A medida que los estudiantes vayan haciendo las entregas actualizaremos la lista de prsentaciones y posters aqui).

Planificación y Evaluaciones

MES 1 En las primeras semanas nos enfocaremos en métodos básicos para hacer recomendación usando y prediciendo ratings (filtrado colaborativo User-based & item-based). Luego veremos métodos de factorización matricial para ratings y para feedback implícito. En la 3ra semana veremos formas adicionales de evaluar más alla de la métricas de error de predicción de rating (MAE, MSE, RMSE) e incorporaremos métricas para evaluar listas de ítems (precision, recall, MAP, P@n, nDCG). Veremos métodos basados en contenido y sistemas híbridos.

MES 2 Métodos basados en contexto, máquinas de factorización y modelos fundamentales de deep learning para recomendación. Recapitulación de las tareas de recomendacion (predecir rating, predecir una lista de items, recomendar una secuencia, recomendación TopN) y de su evaluacion considerando diversidad, novedad, coverage, y otras métricas.

MES 3 Reinforcement Learnin, User-centric RecSys, FAT (Fairness, Accountability and Transparency), Aplicaciones de Deep learning para problemas más específicos: recomendación de ropa, multimedia, etc. Revisaremos problemas de recomendación aún no resueltos en el área.

MES 4 Principalmente presentaciones de alumnos en modo seminario.

Código de Honor

Este curso adscribe el Código de Honor establecido por la Escuela de Ingeniería el que es vinculante. Todo trabajo evaluado en este curso debe ser propio. En caso de que exista colaboración permitida con otros estudiantes, el trabajo deberá referenciar y atribuir correctamente dicha contribución a quien corresponda. Como estudiante es su deber conocer la versión en línea del Código de Honor

Evaluaciones

** En proceso de actualizacion** : Detalles de las evaluaciones en esta presentacion

Tarea 1

Al final de las primeras 4 semanas, las(los) estudiantes implementarán mecanismos de recomendación para predecir ratings y para rankear items en un dataset que se entregará durante clases. Usarán las biblioteca pyreclab, surprise e implicit para los métodos básicos, pero si quieren optar a la nota máxima debe hacer un sistema híbrido o contextual que utilice información de contenido, como texto o imágenes. enunciado de la tarea 1 - 2024

Lecturas

Fecha de revisión de comentarios de lecturas: El post de la semana x, tiene fecha de entrega el lunes a las 22:00 de la semana x+1. Ejemplo: Las lecturas de la semana 1 (clases el 6 y 8 de agosto) se entregan a más tardar el lunes 12 de agosto de 2024 a las 22:00.

Cada alumno debe crear una cuenta en el sitio Perusall con su correo uc. Cada semana deberá escribir 5 comentarios propios y 2 comentarios respondiendo a sus compañeros en los módulos de las lecturas marcadas como obligatorias. El codigo de curso para inscribirse es PARRA-4UA48.

Adicionalmente, cada alumno presentará al menos una vez durante el semestre un paper sobre un tópico, con el objetivo de abrir una discusión sobre el tema durante la clase.

Proyecto Final

Durante septiembre, las(los) estudiantes enviarán una idea de proyecto final, la cual desarrollarán durante octubre y noviembre. Enviarán un informe de avance a fines de octubre, para hacer una presentación de su proyecto al final del curso en una sesión de posters.

Lecturas por Semana

Para descargar los archivos se sugiere buscarlos en Scholar o a través de EZProxy.

Cada alumno debe crear una cuenta en el sitio Perusall con su correo uc (codigo de curso LLWBU). Cada semana deberá escribir 5 comentarios propios y 2 comentarios respondiendo a sus compañeros en los módulos de las lecturas marcadas como obligatorias

Semana 1 (entrega el 12 de agosto):

Obligatorias

• Kluver, D., Ekstrand, M. D., & Konstan, J. A. (2018). Rating-based collaborative filtering: algorithms and evaluation. Social information access: Systems and technologies, 344-390. pdf secciones (1-4)

Sugeridas

• Schafer, J. B., Frankowski, D., Herlocker, J., & Sen, S. (2007). Collaborative filtering recommender systems. In The adaptive web (pp. 291-324). Springer Berlin Heidelberg. pdf
• Sarwar, B., Karypis, G., Konstan, J., & Riedl, J. (2001). Item-based collaborative filtering recommendation algorithms. In Proceedings of the 10th international conference on World Wide Web (pp. 285-295).
• Post original FunkSVD
• Lemire, D., & Maclachlan, A. (2005). Slope One Predictors for Online Rating-Based Collaborative Filtering. In SDM (Vol. 5, pp. 1-5).

Semana 2 (entrega el 19 de Agosto):

Obligatorias

• Kluver, D., Ekstrand, M. D., & Konstan, J. A. (2018). Rating-based collaborative filtering: algorithms and evaluation. Social information access: Systems and technologies, 344-390. pdf secciones (5-7)

Sugeridas

• Hu, Y., Koren, Y., & Volinsky, C. (2008). Collaborative filtering for implicit feedback datasets. In Data Mining, 2008. ICDM’08. Eighth IEEE International Conference on (pp. 263-272). IEEE.
• Takács, G., Pilászy, I., Németh, B., & Tikk, D. (2009). Scalable collaborative filtering approaches for large recommender systems. Journal of machine learning research, 10(Mar), 623-656.
• Rendle, S., Freudenthaler, C., Gantner, Z., & Schmidt-Thieme, L. (2009). BPR: Bayesian personalized ranking from implicit feedback. In Proceedings of the Twenty-Fifth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (pp. 452-461). AUAI Press.
• Koren, Y., Bell, R., & Volinsky, C. (2009). Matrix factorization techniques for recommender systems. Computer, 42(8), 30-37. pdf
• Pan, R., Zhou, Y., Cao, B., Liu, N. N., Lukose, R., Scholz, M., & Yang, Q. (2008). One-class collaborative filtering. In 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining (pp. 502-511). IEEE. En este artículo aparecen la derivación y reglas de actualización de los parámetros así como las nociones de AMAN y AMAU.
• Jannach, D., Lerche, L., & Zanker, M. (2018). Recommending based on implicit feedback. In Social Information Access (pp. 510-569). Springer, Cham.
• Srebro, N., & Jaakkola, T. (2003). Weighted low-rank approximations. In Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning (ICML-03) (pp. 720-727). Artículo citado por Pan et al. (2008) indicando detalles de la versión no regularizada que inspira OCCF.
• El siguiente paper es opcional, pero permite entender cómo se deriva e del paper de Hu et al.: Takács, G., Pilászy, I., & Tikk, D. (2011). Applications of the conjugate gradient method for implicit feedback collaborative filtering. In Proceedings of the fifth ACM conference on Recommender systems (pp. 297-300). ACM.
• Verstrepen, K., Bhaduriy, K., Cule, B., & Goethals, B. (2017). Collaborative filtering for binary, positiveonly data. ACM Sigkdd Explorations Newsletter, 19(1), 1-21.

Semana 3 (entrega el 26 de Agosto):

Obligatorias

• Kluver, D., Ekstrand, M. D., & Konstan, J. A. (2018). Rating-based collaborative filtering: algorithms and evaluation. Social information access: Systems and technologies, 344-390. pdf secciones (8-10)

Sugeridas

• Eva Zangerle and Christine Bauer. 2022. Evaluating Recommender Systems: Survey and Framework. ACM Comput. Surv. Just Accepted (July 2022). https://doi.org/10.1145/3556536
• Krichene, W., & Rendle, S. (2022). On sampled metrics for item recommendation. Communications of the ACM, 65(7), 75-83. https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3535335
• Guy, S., & Gunawardana, A.. (2011) “Evaluating recommendation systems.” In Recommender systems handbook, pp. 257-297. Springer US, 2011. pdf
• Herlocker, J. L., Konstan, J. A., Terveen, L. G., & Riedl, J. T. (2004). Evaluating collaborative filtering recommender systems. ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 22(1), 5-53.
• Cremonesi, P., Koren, Y., & Turrin, R. (2010). Performance of recommender algorithms on top-n recommendation tasks. In Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems (pp. 39-46). ACM.

Semana 4 (entrega el 03 de Septiembre):

Obligatorias

• Pazzani, M. J., & Billsus, D. (2007). Content-based recommendation systems. In The adaptive web (pp. 325-341). Springer Berlin Heidelberg. Xu, W., Liu, X., & Gong, Y. (2003).pdf

Sugeridas

• Document clustering based on non-negative matrix factorization. In Proceedings of the 26th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in informaion retrieval (pp. 267-273). ACM.
• Messina, P., Dominguez, V., Parra, D., Trattner, C., & Soto, A. (2019). Content-based artwork recommendation: integrating painting metadata with neural and manually-engineered visual features. User Modeling and User-Adapted Interaction, 29(2), 251-290.
• Celma, Ò., & Herrera, P. (2008). A new approach to evaluating novel recommendations. In Proceedings of the 2008 ACM conference on Recommender systems (pp. 179-186).
• Van den Oord, A., Dieleman, S., & Schrauwen, B. (2013). Deep content-based music recommendation. In Advances in neural information processing systems (pp. 2643-2651).

Semana 5 (entrega el 10 de Septiembre):

Obligatorias (esta semana se puede elegir una de las dos para entregar)*

• Adomavicius, G., Mobasher, B., Ricci, F. and Tuzhilin, A. (2011). Context-Aware Recommender Systems. AI Magazine, 32(3), 67-80.
• Jahrer, M., Töscher, A. and Legenstein, R. (2010). Combining predictions for accurate recommender systems. In Proceedings of the 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 693-702. ACM.

Sugeridas

• Pigi K., Shobeir F., James F., Magdalini E. and Lise G. (2015). HyPER: A Flexible and Extensible Probabilistic Framework for Hybrid Recommender Systems. In Proceedings of the 9th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '15), 99–106. ACM.
• Rendle, S. (2010). Factorization machines. In 2010 IEEE International Conference on Data Mining (pp. 995-1000). IEEE.

Semanas 6 (entrega el 19 de Septiembre):

Obligatorias

• Hasta la sección 3.4 (incluyendo 3.4) + sección 4: Zhang, S., Yao, L., Sun, A., & Tay, Y. (2019). Deep learning based recommender system: A survey and new perspectives. ACM Computing Surveys (CSUR), 52(1), 1-38.

Sugeridas

• Covington, P., Adams, J., & Sargin, E. (2016). Deep neural networks for youtube recommendations. In Proceedings of the 10th ACM conference on recommender systems (pp. 191-198).
• Bansal, T., Belanger, D., & McCallum, A. (2016). Ask the gru: Multi-task learning for deep text recommendations. In Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems (pp. 107-114).
• He, R., & McAuley, J. (2016). VBPR: visual bayesian personalized ranking from implicit feedback. In Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence (Vol. 30, No. 1).

Semana 7 (entrega el 26 de Septiembre):

Obligatorias

• He, C., Parra, D., & Verbert, K. (2016). Interactive recommender systems: A survey of the state of the art and future research challenges and opportunities. Expert Systems with Applications, 56, 9-27.

Sugeridas

• Bostandjiev, S., O'Donovan, J., & Höllerer, T. (2012). TasteWeights: a visual interactive hybrid recommender system. In Proceedings of the sixth ACM conference on Recommender systems (pp. 35-42).
• Knijnenburg, B., Bostandjiev, S., O'Donovan, J., and Kobsa, A. (2012). Inspectability and control in social recommenders. RecSys'12 - Proceedings of the 6th ACM Conference on Recommender Systems.
• Pu, P., Chen, L. and Hu, R. (2011). A user-centric evaluation framework for recommender systems. RecSys'11 - Proceedings of the 5th ACM Conference on Recommender Systems. 157-164.
• Parra, D., Brusilovsky, P., and Trattner, C. (2014). See What You Want to See: Visual User-Driven Approach for Hybrid Recommendation. International Conference on Intelligent User Interfaces, Proceedings IUI.
• Andjelkovic, I., Parra, D., & O’Donovan, J. (2019). Moodplay: Interactive music recommendation based on Artists’ mood similarity. International Journal of Human-Computer Studies, 121, 142-159.

Semana 8 (entrega el 03 de Octubre):

Obligatorias

• Cañamares, R., Redondo, M., & Castells, P. (2019). Multi-armed recommender system bandit ensembles. In Proceedings of the 13th ACM Conference on Recommender Systems (pp. 432-436).
• Bendada, W., Salha, G., & Bontempelli, T. (2020). Carousel Personalization in Music Streaming Apps with Contextual Bandits. In Fourteenth ACM Conference on Recommender Systems (pp. 420-425).

Sugeridas

• Lacerda, A., Santos, R. L., Veloso, A., & Ziviani, N. (2015). Improving daily deals recommendation using explore-then-exploit strategies. Information Retrieval Journal, 18(2), 95-122.
• Guillou, F., Gaudel, R., & Preux, P. (2016). Scalable explore-exploit collaborative filtering. In Pacific Asia Conference On Information Systems (PACIS). Association For Information System.
• Teo, C. H., Nassif, H., Hill, D., Srinivasan, S., Goodman, M., Mohan, V., & Vishwanathan, S. V. N. (2016). Adaptive, personalized diversity for visual discovery. In Proceedings of the 10th ACM conference on recommender systems (pp. 35-38).

Semana 9 (entrega el 11 de Octubre):

Obligatorias

• Sun, F., Liu, J., Wu, J., Pei, C., Lin, X., Ou, W., & Jiang, P. (2019). BERT4Rec: Sequential recommendation with bidirectional encoder representations from transformer. In Proceedings of the 28th ACM international conference on information and knowledge management (pp. 1441-1450).

Sugeridas

• Chen, Q., Zhao, H., Li, W., Huang, P., & Ou, W. (2019). Behavior sequence transformer for e-commerce recommendation in alibaba. In Proceedings of the 1st International Workshop on Deep Learning Practice for High-Dimensional Sparse Data (pp. 1-4).
• Chen, J., Zhang, H., He, X., Nie, L., Liu, W., & Chua, T. S. (2017). Attentive collaborative filtering: Multimedia recommendation with item-and component-level attention. In Proceedings of the 40th International ACM SIGIR conference on Research and Development in Information Retrieval (pp. 335-344).
• Liang, D., Krishnan, R. G., Hoffman, M. D., & Jebara, T. (2018). Variational autoencoders for collaborative filtering. In Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference (pp. 689-698).