Change search
ReferencesLink to record
Permanent link

Direct link
Personalized TV with Recommendations: Integrating Social Networks
KTH, School of Information and Communication Technology (ICT), Communication Systems, CoS. (CCSlab)
2008 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesis
Abstract [en]

This master’s thesis concerns how to recommend multimedia content which a user might view – with some media player. It describes how a computer application (called a recommendation engine) can generate better recommendations for users based on using information available from social networks and the media selections made by others.

This thesis gives an introduction to the area of “recommendations”, recommendation engines, and social networks. An overview of existing recommendation techniques suggests potential solutions to the problem of what recommendations to make to a given user. The thesis presents how social networks can be used to further enhance the users’ experience and describes the work that has been done to realize this recommendation system. An evaluation of the implemented solution is given. The thesis concludes with a summary of how recommendation engines and social network technologies can be used and suggests some future work.

This thesis is of current interest since there is a tremendous quantity of content which is being offered in stores and via services on the web. A recommendation system makes it easier for users to find content which they find appropriate. Since social network communities are growing rapidly there has been an interest to use this information to get recommendations from friends. The results from the evaluation of the prototype recommendation system show how social networks which utilize trust systems might affect the recommendation which is given.

Abstract [sv]

Det här examensarbetet behandlar hur man kan rekommendera multimedia som en användare kan tänkas titta på. Den beskriver hur en dataapplikation (kallad rekommendationsmotor) kan generera bättre rekommendationer åt en användare genom att använda information från sociala nätverk, och andra användares tidigare val av media.

Examensarbetet ska ge en introduktion in om ämnet ”rekommendationer”, rekommendationsmotorer och sociala nätverk. En överblick av existerande rekommendationstekniker ger potentiella lösningar till problem för rekommendationer till en användare. Examensarbetet ska även presentera hur sociala nätverk vidare kan förbättra användarupplevelsen och beskriva arbeten som har gjorts för att realisera. En evaluering av det implementerade systemet kommer att ges. En slutsats om hur rekommendations motorer och sociala nätverk kan användas och hur man kan fortsätta på arbetet kommer avsluta rapporten.

Examensarbetet är intressant eftersom det finns rikligt av tjänster och produkter på nätet som utnyttjar rekommendationsmotorer. Rekommendationssystem ser till att användare enklare kan hitta information som anses lämplig för användaren. Eftersom även sociala nätverk är en växande trend finns det intresse att använda den här informationen till att ge rekommendationer från vänner. Resultatet från evalueringen av det utvecklade systemet kommer att visa en intressant slutsats om hur sociala nätverk som utnyttjar ”trust” system kan påverka rekommendationen.

Place, publisher, year, edition, pages
2008. , 56 p.
Trita-ICT-COS, ISSN 1653-6347 ; COS/CCS 2008-25
Keyword [en]
Collaborative Filtering, Recommendations, Recommendation Engines, Social Networks, Trust, Correlation
National Category
Communication Systems
URN: urn:nbn:se:kth:diva-91670OAI: diva2:510986
Subject / course
Computer Communication
Educational program
Master of Science in Engineering - Computer Science and Technology
2008-10-24, Seminar room Grimeton, Isafjordsgatan 22, Kista, 13:00 (English)
Available from: 2012-03-20 Created: 2012-03-19 Last updated: 2013-09-09Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(820 kB)228 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 820 kBChecksum SHA-512
Type fulltextMimetype application/pdf

Search in DiVA

By author/editor
Shahan, Michel
By organisation
Communication Systems, CoS
Communication Systems

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 228 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

Total: 119 hits
ReferencesLink to record
Permanent link

Direct link