Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Fördelar med att applicera Collaborative Filtering på Steam: En utforskande studie
University of Borås, Faculty of Librarianship, Information, Education and IT.
University of Borås, Faculty of Librarianship, Information, Education and IT.
2018 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 15 credits / 22,5 HE creditsStudent thesisAlternative title
Benefits of Applying Collaborative Filtering on Steam : An explorative study (English)
Abstract [sv]

Rekommendationssystem används överallt. På populära plattformar såsom Netflix och Amazon får du alltid rekommendationer på vad som är nästa lämpliga film eller inköp, baserat på din personliga profil. Detta sker genom korsreferering mellan användare och produkter för att finna sannolika mönster. Syftet med studien har varit att jämföra de två prevalenta tillvägagångssätten att skapa rekommendationer, på en annorlunda datamängd, där ”best practice” inte nödvändigtvis är tillämpbart. Som följd därav, har jämförelse gjorts på effektiviteten av Content-based Filtering kontra Collaborative Filtering, på Steams spelplattform, i syfte att etablera potential för en bättre lösning. Detta angreps genom att samla in data från Steam; Bygga en Content-based Filtering motor som baslinje för att representera Steams nuvarande rekommendationssystem, samt en motsvarande Collaborative Filtering motor, baserad på en standard-implementation, att jämföra mot.

Under studiens gång visade det sig att Content-based Filtering prestanda initiellt växte linjärt medan spelarbasen på ett givet spel ökade. Collaborative Filtering däremot hade en exponentiell prestationskurva för spel med få spelare, för att sedan plana ut på en nivå som prestationsmässigt överträffade jämförelsmetoden. Den praktiska signifikansen av dessa resultat torde rättfärdiga en mer utbredd implementering av Collaborative Filtering även där man normalt avstår till förmån för Content-based Filtering då det är enklare att implementera och ger acceptabla resultat. Då våra resultat visar på såpass stor avvikelse redan vid basmodeller, är det här en attityd som mycket väl kan förändras.

Collaborative Filtering har varit sparsamt använt på mer mångfacetterade datamängder, men våra resultat visar på potential att överträffa Content-based Filtering med relativt liten insats även på sådana datamängder. Detta kan gynna alla inköps- och community-kombinerade plattformar, då det finns möjlighet att övervaka användandet av inköpen i realtid, vilket möjliggör för justeringar av de faktorer som kan visa sig resultera i felrepresentation.

Abstract [en]

The use of recommender systems is everywhere. On popular platforms such as Netflix and Amazon, you are always given new recommendations on what to consume next, based on your specific profiling. This is done by cross-referencing users and products to find probable patterns. The aims of this study were to compare the two main ways of generating recommendations, in an unorthodox dataset where “best practice” might not apply. Subsequently, recommendation efficiency was compared between Content Based Filtering and Collaborative Filtering, on the gaming-platform of Steam, in order to establish if there was potential for a better solution. We approached this by gathering data from Steam, building a representational baseline Content-based Filtering recommendation-engine based on what is currently used by Steam, and a competing Collaborative Filtering engine based on a standard implementation.

In the course of this study, we found that while Content-based Filtering performance initially grew linearly as the player base of a game increased, Collaborative Filtering’s performance grew exponentially from a small player base, to plateau at a performance-level exceeding the comparison. The practical consequence of these findings would be the justification to apply Collaborative Filtering even on smaller, more complex sets of data than is normally done; The justification being that Content-based Filtering is easier to implement and yields decent results. With our findings showing such a big discrepancy even at basic models, this attitude might well change.

The usage of Collaborative Filtering has been used scarcely on the more multifaceted datasets, but our results show that the potential to exceed Content-based Filtering is rather easily obtainable on such sets as well. This potentially benefits all purchase/community-combined platforms, as the usage of the purchase is monitorable on-line, and allows for the adjustments of misrepresentational factors as they appear.

Place, publisher, year, edition, pages
2018.
Keyword [en]
Collaborative filtering, Content-based filtering, Recommender systems, Steam, Computer Science, Machine learning, Information retrieval
Keyword [sv]
Collaborative filtering, Content-based filtering, Rekommendationssystem, Steam, Datorvetenskap, Maskininlärning, Informationssökning
National Category
Information Systems
Identifiers
URN: urn:nbn:se:hb:diva-14129OAI: oai:DiVA.org:hb-14129DiVA, id: diva2:1204188
Subject / course
Informatics
Supervisors
Examiners
Available from: 2018-05-07 Created: 2018-05-07 Last updated: 2018-05-07Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(2287 kB)13 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 2287 kBChecksum SHA-512
6ec22706a79c0130fb24fbf09ba6f9c8bfc7a810c6cd37eba27df33bfb76fd80d8cfca8e1f2fa7c6c61939f421127b4dd462e9aaa7811d266249000681bed295
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Faculty of Librarianship, Information, Education and IT
Information Systems

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 13 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 122 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf