Volume 18 : Number 2 : Paper 7

August 2015 Best Papers from CLEI 2014 Special Issue
Title:
Let´s go to the cinema! A movie recommender system for ephemeral groups of users

Authors and Affiliations:
Guillermo Fernández, Universidad de la República, Facultad de Ingeniería, Montevideo, Uruguay
Waldemar López, Universidad de la República, Facultad de Ingeniería, Montevideo, Uruguay
Bruno Rienzi, Universidad de la República, Facultad de Ingeniería, Montevideo, Uruguay
Pablo Rodríguez-Bocca, Universidad de la República, Facultad de Ingeniería, Montevideo, Uruguay

Abstract:
Going to the cinema or watching television are social activities that generally take place
in groups. In these cases, a recommender system for ephemeral groups of users is more
suitable than (well-studied) recommender systems for individuals. In this paper we present a
recommendation system for groups of users that go to the cinema. The system uses the Slope
One algorithm for computing individual predictions and the Multiplicative Utilitarian Strategy as a model to make a recommendation to an entire group. We show how we solved all practical aspects of the system; including its architecture and a mobile application for the service, the lack of user data (ramp-up and cold-start problems), the scaling fit of the group model strategy, and other improvements in order to reduce the response time. Finally, we validate the performance of the system with a set of experiments with 57 ephemeral groups.

Spanish Abstract:
Ir al cine, o ver la televisión, son actividades sociales que por lo general se llevan a cabo en grupos. En estos casos, un sistema de recomendaciones para grupos efímeros de usuarios es más adecuado que los (bien estudiados) sistemas de recomendaciones para individuos. En este trabajo se presenta un sistema de recomendaciones para grupos de usuarios que van al cine. El sistema utiliza el algoritmo ”Slope One” para calcular predicciones individuales y una estrategia utilitaria multiplicativa para unificar esas predicciones en una recomendacion grupal. Mostramos cómo solucionamos todos los aspectos prácticos del sistema; incluyendo su arquitectura y una aplicación móvil para el servicio, los problemas que surgen de la falta de datos de usuarios, los problemas de escalamiento, y otras mejoras con el fin de reducir el tiempo de respuesta. Finalmente, validamos el rendimiento del sistema con un conjunto de experimentos con 57 grupos efímeros.

DOI: http://dx.doi.org/10.19153/cleiej.18.2.7

Keywords:
recommender systems, ephemeral group recommendation, collaborative filtering, Slope One, utilitarian strategy.

Spanish Keywords:
:sistemas de recomendación, grupos efímeros, filtros colaborativos, Slope One, estrategia utilitaria

Received 2014-11-11, Revised 2015-04-07 , Editor: Jose Aguilar, Hernán Astudillo, Javier Baliosian, Héctor Cancela, Sergio España, Ernesto Ocampo, Martín Solari, Paula Zabala
Full paper, 22 pages [ PDF, 895 Kb ]