Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2475
Title: Uma solução em filtragem de informação para sistemas de recomendação baseada em análise de dados simbólicos
Authors: Leite Dantas Bezerra, Byron
Keywords: Comércio eletrônico;Personalização;Sistemas de recomendação;Filtragem de informação;Análise de dados simbólicos
Issue Date: 2004
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Citation: Leite Dantas Bezerra, Byron; de Assis Tenório Carvalho, Francisco. Uma solução em filtragem de informação para sistemas de recomendação baseada em análise de dados simbólicos. 2004. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2004.
Abstract: Sistemas de Recomendação permitem que sites de Comércio Eletrônico sugiram produtos aos consumidores provendo informações relevantes que os ajudem no processo de compra. Para isso é necessária a aquisição e a adequada utilização do perfil do usuário. O processo de aquisição pode ser implícito (comprar um livro ou consultar um item em uma loja on-line) ou explícito (dar uma nota a um filme ou recomendar um artigo a um amigo). Já as soluções propostas para o segundo problema podem ser classificadas em duas categorias principais com relação ao tipo de filtragem adotada: Filtragem Baseada em Conteúdo (baseia-se na análise da correlação entre o conteúdo dos itens com o perfil do usuário) e Filtragem Colaborativa (baseada na correlação de perfis de usuários). Tais técnicas possuem limitações, como escalabilidade na primeira abordagem e latência na segunda. Contudo, elas são complementares, o que impulsiona o surgimento de filtragens híbridas, cujo foco é aproveitar o melhor de cada método. Todavia, as filtragens híbridas não superam completamente os problemas principais de ambos os métodos. A motivação deste trabalho surge do desafio de superar os problemas principais existentes nos métodos de Filtragem Baseada em Conteúdo. Para isso, o trabalho concentra-se no domínio de recomendação de filmes, caracterizado por atributos complexos, como sinopse, e no qual predomina uma aquisição explícita do perfil do usuário. Diante disso, o presente trabalho apresenta um novo método de filtragem de informação baseado nas teorias de Análise de Dados Simbólicos. Na abordagem proposta o perfil é modelado através de um conjunto de descrições simbólicas modais que sumarizam as informações dos itens previamente avaliados. Uma função de dissimilaridade que leva em conta as diferenças em posição e em conteúdo foi criada a fim de possibilitar a comparação entre um novo item e o perfil do usuário. Para avaliar o desempenho deste novo método foi modelado um ambiente experimental baseado no EachMovie e definida uma metodologia para avaliação dos resultados. Para fins de comparação é utilizada a filtragem de informação por conteúdo baseado no algoritmo dos k Vizinhos Mais Próximos (kNN). A construção de um ambiente experimental de avaliação do modelo permitiu diagnosticar estatisticamente o melhor desempenho da filtragem baseada em dados simbólicos modais, tanto em velocidade quanto em memória, com relação ao método baseado no kNN
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2475
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
arquivo4647_1.pdf2.13 MBAdobe PDFView/Open


This item is protected by original copyright



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.