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Dissertaes


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Utilizao de informaes de redes sociais em algoritmos de recomendao baseados em filtragem colaborativa


por ANASTCIO, Rodrigo dos Santos


Estatistcas

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Orientao: REZENDE, Marcelo Novaes de

Ano: 2018

  Algoritmos de recomendação têm grande relevância atualmente e são usados em diversas aplicações, tais como: sistemas de e-commerce, serviços de filmes, séries e músicas. Um dos algoritmos mais utilizados na recomendação de produtos e serviços é o de filtragem colaborativa (FC), que se baseia nas interações dos usuários com os produtos (compras, avaliações) e na similaridade entre os usuários para efetuar recomendações. Nos algoritmos de FC o refinamento da avaliação da similaridade entre usuários com dados de redes sociais é bastante promissora, já que torna-se possível uma análise mais sofisticada da similaridade entre usuários, com base nos dados dessas redes. Neste trabalho é apresentada uma proposta de alteração do algoritmo FC por meio da inclusão de informações de redes sociais. Em uma implementação referencial, utilizando a rede social Yelp.com, os melhores resultados obtidos pela presente proposta foram a diminuição do erro médio absoluto (MAE) em 8,43% e aumento da precisão (precision) em 9,99% na comparação com o algoritmo FC tradicional.

Acesse: cassiopea.ipt.br/teses/2018_EC_Rodrigo_Anastacio.pdf