Invenire: um método evolucionário para combinar resultados das técnicas de sistemas de recomendação baseado em filtragem colaborativa

Recommendation systems function as a guide, helping users to discover products of interest. There are various techniques and approaches in the literature that enable the generationofrecommendations.Thisisinterestingbecauseitemphasizesthediversityof options;ontheotherhand,itcancausedoubtthesystemdesi...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Silva, Edjalma Queiroz da
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2014
País:Brasil
Institución:Universidade Federal de Goiás (UFG)
Repositorio:Repositório Institucional da UFG
Idioma:portugués
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Palabra clave:Sistemas de recomendação
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Combinar resultados
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Collaborative filtering
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description Recommendation systems function as a guide, helping users to discover products of interest. There are various techniques and approaches in the literature that enable the generationofrecommendations.Thisisinterestingbecauseitemphasizesthediversityof options;ontheotherhand,itcancausedoubtthesystemdesigneraboutwhichisthebest techniquetouse.Eachoftheseapproacheshasparticularitiesanddependsonthecontext to be applied. Therefore, the decision to choose between the techniques is complex to be done manually. This work proposes an evolutionary approach for combining results of recommendation techniques (Invenire) in order to automate the choice of techniques and get fewer errors in recommendations. To evaluate the proposal, experiments were performed with a dataset from MovieLens and some Collaborative Filtering techniques. The results show that the combining methodology proposed in this paper performs better than any one collaborative filtering technique separately in the context addressed. The improvement varies from 3,6% to 118,99% depending on the technique and the experiment executed.
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Therefore, the decision to choose between the techniques is complex to be done manually. This work proposes an evolutionary approach for combining results of recommendation techniques (Invenire) in order to automate the choice of techniques and get fewer errors in recommendations. To evaluate the proposal, experiments were performed with a dataset from MovieLens and some Collaborative Filtering techniques. The results show that the combining methodology proposed in this paper performs better than any one collaborative filtering technique separately in the context addressed. The improvement varies from 3,6% to 118,99% depending on the technique and the experiment executed.Sistemas de Recomendação funcionam como um conselheiro, comportando-se de tal formaaorientaraspessoasnadescobertadeprodutosdeinteresse.Existemváriastécnicas eabordagensnaliteraturaquepermitemgerarrecomendações.Issoéinteressanteporque enfatiza a diversidade de opções; por outro lado, pode causar dúvida para o projetista do sistema sobre qual é a melhor técnica para usar. Cada uma destas abordagens tem particularidades e dependem do contexto para serem aplicadas. Assim, a decisão de escolher entre técnicas se torna complexa para ser feita manualmente. Este trabalho propõe uma abordagem evolutiva para automatizar a busca pela melhor combinação de resultados de técnicas de Sistemas de Recomendação e produzir menos erros nas recomendações.Paraavaliaraproposta,foramrealizadosexperimentoscomumconjunto de dados daMovieLens e algumas das técnicas de Filtragem Colaborativa. Os resultados mostramqueametodologiadecombinação,propostanestetrabalho,temumdesempenho melhor do que qualquer uma das técnicas isoladas de filtragem colaborativa no contexto abordado.A melhora varia de3,6%a 118,99%dependendo da técnica e do experimento executado.application/pdfhttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/retrieve/14067/Dissertacao%20-%20Edjalma%20Queiroz%20da%20Silva%20-%202014.pdf.jpgporUniversidade Federal de GoiásPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)UFGBrasilInstituto de Informática - INF (RG)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessSistemas de recomendaçãoFiltragem colaborativaCombinar resultadosSimilaridade eInvenireRecommender systemsCollaborative filteringCombining resultsSimilarityCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOInvenire: um método evolucionário para combinar resultados das técnicas de sistemas de recomendação baseado em filtragem colaborativaInvenire: an evolutionary approach for combining results of recommender systems techniques based on collaborative filteringinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis-3303550325223384799600600600-77122667346336447683671711205811204509reponame:Repositório Institucional da UFGinstname:Universidade Federal de Goiás (UFG)instacron:UFGSilva, Edjalma Queiroz daLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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