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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17641
Title: Recomendação baseada em modularidade
Authors: CARVALHO, Maria Aparecida Amorim Sibaldo de
Keywords: Sistemas de recomendação;Redes complexas;Agrupamento em redes complexas;Métrica de modularidade;Recommender systems;Complex networks;Clustering in complex networks;Modularity metric
Issue Date: 23-Feb-2016
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Abstract: Os sistemas de recomendação fazem uso de algoritmos para facilitar a busca de itens de interesse do usuário. Esta tese apresenta uma solução para recomendação através do agrupamento em redes complexas, dado que este encontra padrões que beneficiam a recomendação. É utilizada a métrica de modularidade para auxiliar na divisão de uma rede em grupos e, com base nesse agrupamento, realizar recomendação. Assim, foram propostos dois métodos de recomendação baseados em modularidade, dois algoritmos de agrupamento e uma nova métrica de modularidade. O primeiro método proposto estima o peso da aresta entre dois elementos em uma rede bipartida (usuário e item) após a formação de grupos e faz uso das arestas do grupo do item. O método citado anteriormente serviu de inspiração para o segundo método, o qual faz uso das arestas entre grupos. Para este segundo método foram propostos dois algoritmos: AMV (Agrupamento com Movimento de Vértices), o qual realiza os agrupamentos com diversas métricas existentes; e o AMA (Agrupamento com Movimento de Arestas), o qual realiza agrupamentos apenas com a métrica proposta. O algoritmo AMA tem um tempo de processamento menor que o AMV. Com as observações realizadas na segunda proposta, uma nova métrica de modularidade foi elaborada para melhorar a recomendação. Esta modularidade possui maior valor quando os pesos dos relacionamentos entre os grupos são semelhantes. A primeira proposta se mostrou adequada para o problema e obteve o 6º lugar na competição do RecSys 2014. A segunda proposta obteve resultados comparativos equivalentes ao de métodos de recomendação no estado-da-arte. A métrica proposta mostrou-se adequada para a recomendação.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17641
Appears in Collections:Teses de Doutorado - Ciência da Computação

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