24/09/2004
Best paper award alla conferenza IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, Beijing, China, September 20-24, 2004.
In questo lavoro viene proposto SUGGEST, un prototipo di Web Usage Mining (WUM) recommender system, realizzato presso l'istituto ISTI del CNR nell'ambito del progetto di ricerca Services for Enhanced Contents Delivery, MIUR, Legge 449/97,1999, settore Società dell'Informazione.SUGGEST è in grado di generare contenuto personalizzato di potenziale interesse per utenti di siti Web. Il sistema è implementato come modulo di un sever Web Apache e il suo uso non richiede nessuna modifica al sito su cui è usato. Tipicamente, questi sistemi sono strutturati secondo due componenti eseguite off-line and on-line rispetto al funzionamento del Web server. La componente off-line, analizzando dati storici di utilizzo del Web server (access log file), ha lo scopo di costruire la base di conoscenza usata dalla componente on-line per generare il contenuto personalizzato. Quest'ultimo può essere espresso in varie forme, quali, ad esempio, link a pagine o annunci pubblicitari, stimati essere di interesse per l'utente.
La principale limitazione di questo approccio è la debole integrazione del sistema con l'attività del Web server. La componente off-line deve essere periodicamente eseguita per avere una base di conoscenza aggiornata, ma, quanto frequentemente eseguirla, è funzione delle caratteristiche del sito considerato. Per contro, l'integrazione delle funzionalità supportate dalle due componenti, in una sola componente, solleva altri problemi in termini sia di efficienza che di efficacia dell'intero sistema. Quest'ultimo deve avere un basso impatto sul tempo di risposta ed essere capace di generare contenuto personalizzato confrontabile o migliore di quello trovato usando due componenti.
La soluzione introdotta da SUGGEST permette di rimuovere gli svantaggi e di ottenere gli obiettivi sopra scritti. Utilizzando una singola componente che opera completamente on-line rispetto al funzionamento del Web server, SUGGEST è capace, sulla base della sessione utente attiva, di aggiornare incrementalmente e automaticamente la base di conoscenza ottenuta dai dati storici di uso, di classificare l'utente corrente e di generare contenuto personalizzato. In SUGGEST la personalizzazione è ottenuta generando automaticamente e dinamicamente link a pagine (suggerimenti) che non sono ancora state visitate ma che possono essere di potenziale interesse per l'utente. I suggerimenti sono poi usati per personalizzare on-the-fly la pagina richiesta. Inoltre, l'adozione di una strategia ad hoc per gestire la base di conoscenza permette anche di utilizzare SUGGEST su siti Web di grandi dimensioni anche costituiti da pagine generate dinamicamente.
La scheda
Cosa: An Online Recommender System for Large Web Sites
Chi: L'Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione (Isti) del Cnr di Pisa
Per informazioni:Dr. Ranieri Baraglia, ISTI-CNR tel: 050 3152994, email: ranieri.baraglia@isti.cnr.it
Dr. Fabrizio Silvestri, ISTI-CNR tel: 050 3153011, email: uff-relazioniesterne@isti.cnr.it