[pt] A recomendação de itens a partir do feedback implícito dos usuários consiste em identificar padrões no interesse dos usuários por estes itens a partir de ações dos usuários, tais como cliques, interações ou o consumo de conteúdos específicos. Isso, de forma a prover sugestões personalizadas que se adéquem ao gosto destes usuários. Nesta dissertação, avaliamos a performance de alguns modelos de fatoração matricial otimizados para a tarefa de recomendação a partir de dados implícitos no consumo das ofertas de vídeos da Globo.com. Propusemos tratar estes dados de consumo como indicativos de intenção de um usuário em assistir um vídeo. Além disso, avaliamos como os vieses únicos dos usuários e vídeos, e sua variação temporal impactam o resultado das recomendações. Também sugerimos a utilização de um modelo de fatoração incremental otimizado para este problema, que escala linearmente com o tamanho da entrada, isto é, com os dados de visualizações e quantidade de variáveis latentes. Na tarefa de prever a intenção dos usuários em consumir um conteúdo novo, nosso melhor modelo de fatoração apresenta um RMSE de 0,0524 usando o viés de usuários e vídeos, assim como sua variação temporal. / [en] Item recommendation from implicit feedback datasets consists of passively tracking different sorts of user behavior, such as purchase history, watching habits and browsing activities in order to improve customer experience through providing personalized recommendations that fits into users taste. In this work we evaluate the performance of different matrix factorization models tailored for the recommendation task for the implicit feedback dataset extracted from Globo.com s video site s access logs. We propose treating the data as indication of a positive preference from a user regarding the video watched. Besides that we evaluated the impact of effects associated with either users or items, known as biases or intercepts, independent of any interactions and its time changing behavior throughout the life span of the data in the result of recommendations. We also suggest a scalable and incremental procedure, which scales linearly with the input data size. In trying to predict the intention of the users for consuming new videos our best factorization models achieves a RMSE of 0,0524 using user s and video s bias as well as its temporal dynamics.

[pt] O surgimento da World Wide Web representou uma nova oportunidade de publicidade, disponível para qualquer empresa: A possibilidade de exposição global para uma grande audiência a um custo extremamente pequeno. Como conseqüência disso, surgiu toda uma nova indústria oferecendo serviços relacionados à publicidade de busca, na qual uma empresa anunciante paga por uma posição de destaque em listas de anúncios. A fim de manter a credibilidade e a participação de mercado do serviço que os veicula - por exemplo, uma máquina de busca - os anúncios devem ser exibidos apenas para os usuários que se interessem por eles, no que se chama de Publicidade Direcionada. Em virtude disso, surge a necessidade de se utilizar um sistema de recomendação que seja capaz de escolher que anúncios exibir para quais usuários. Nos sistemas de recomendação baseados em filtragem colaborativa, as preferências de outros usuários são utilizadas como atributos para um sistema de aprendizado, pois estas podem ser bastante detalhadas, gerando recomendações não só para os itens mais populares como também para nichos de itens. Neste trabalho, é desenvolvido um sistema de recomendação de anúncios que aplica Filtragem Colaborativa baseada em fatoração de matrizes ao problema de predição do Click- Through Rate, uma métrica em Publicidade Direcionada que expressa a relevância de um anúncio para os usuários que buscam por uma determinada palavra- chave. A fim de validar o método proposto de predição do Click-Through Rate, realizamos vários experimentos em um conjunto de dados sintéticos. Adicionalmente, o trabalho contribui para o projeto do LearnAds, um framework de recomendação de anúncios baseado em Aprendizado de Máquina. / [en] The emergence of the World Wide Web represented a new advertising opportunity available to any company: The possibility of global exposure to a large audience at a very small cost. As a result, a whole new industry has emerged by offering services related to search advertising, in which an advertiser pays for a prominent position in lists of ads. In order to maintain the credibility and market share of the service that conveys them - for example, a search engine - such ads must be displayed only to users who are interested in them, on what is called Targeted Advertising. Therefore, those services need to use a recommendation system that can choose which ads show to which users. Recommendation systems based on collaborative filtering use the preferences of other users as features to a learning system, since such preferences can be quite detailed, generating recommendations not only for the most popular items but also to item niches. In this work, we develop an ads recommendation system that applies Collaborative Filtering based on matrix factorization to the problem of predicting the Click-Through Rate, a Targeted Advertising metric that expresses the relevance of a particular ad for the users searching for a specific keyword. In order to validate the proposed method of Click-Through Rate prediction, we carry out several experiments on a synthetic data set. Additionally, the work contributes to the design of LearnAds, a framework for ads recommendation systems based on Machine Learning.

[pt] Com a quantidade de informação e sua disponibilidade facilitada pelo uso da Internet, diversas opções são oferecidas às pessoas e estas, normalmente, possuem pouca ou quase nenhuma experiência para decidir dentre as alternativas existentes. Neste âmbito, os Sistemas de Recomendação surgem para organizar e recomendar automaticamente, através de Aprendizado de Máquina, itens interessantes aos usuários. Um dos grandes desafios deste tipo de sistema é realizar o casamento correto entre o que está sendo recomendado e aqueles que estão recebendo a recomendação. Este trabalho aborda um Sistema de Recomendação baseado em Filtragem Colaborativa, técnica cuja essência está na troca de experiências entre usuários com interesses comuns. Na Filtragem Colaborativa, os usuários pontuam cada item experimentado de forma a indicar sua relevância, permitindo que outros do mesmo grupo se beneficiem destas pontuações. Nosso objetivo é utilizar um algoritmo de Boosting para otimizar a performance dos Sistemas de Recomendação. Para isto, utilizamos uma base de dados de anúncios com fins de validação e uma base de dados de filmes com fins de teste. Após adaptações nas estratégias convencionais de Boosting, alcançamos melhorias de até 3% sobre a performance do algoritmo original. / [en] With the amount of information and its easy availability on the Internet, many options are offered to the people and they, normally, have little or almost no experience to decide between the existing alternatives. In this scene, the Recommendation Systems appear to organize and recommend automatically, through Machine Learning, the interesting items. One of the great recommendation challenges is to match correctly what is being recommended and who are receiving the recommendation. This work presents a Recommendation System based on Collaborative Filtering, technique whose essence is the exchange of experiences between users with common interests. In Collaborative Filtering, users rate each experimented item indicating its relevance allowing the use of ratings by other users of the same group. Our objective is to implement a Boosting algorithm in order to optimize a Recommendation System performance. For this, we use a database of advertisements with validation purposes and a database of movies with testing purposes. After adaptations in the conventional Boosting strategies, improvements of 3% were reached over the original algorithm.

[pt] Sistemas de recomendação aparecem em diversos domínios do mundo real. Vários modelos foram propostos para o problema de predição de entradas faltantes em um conjunto de dados. Duas das abordagens mais comuns são filtragem colaborativa baseada em similaridade e modelos de fatores latentes. Uma alternativa, mais recente, foi proposta por Salakhutdinov em 2007, usando máquinas de Boltzmann restritas, ou RBMs. Esse modelo se encaixa na família de modelos de fatores latentes, no qual, modelamos fatores latentes dos dados usando unidades binárias na camada escondida das RBMs. Esses modelos se mostraram capazes de aproximar resultados obtidos com modelos de fatoração de matrizes. Nesse trabalho vamos revisitar esse modelo e detalhar cuidadosamente como modelar e treinar RBMs para o problema de predição de entradas vazias em dados tabulares. / [en] Recommender systems can be used in many problems in the real world. Many models were proposed to solve the problem of predicting missing entries in a specific dataset. Two of the most common approaches are neighborhood-based collaborative filtering and latent factor models. A more recent alternative was proposed on 2007 by Salakhutdinov, using Restricted Boltzmann Machines. This models belongs to the family of latent factor models, in which, we model latent factors over the data using hidden binary units. RBMs have shown that they can approximate solutions trained with a traditional matrix factorization model. In this work we ll revisit this proposed model and carefully detail how to model and train RBMs for the problem of missing ratings prediction.

[pt] Esta tese propõe que a combinação de técnicas de filtragem colaborativa, em particular para recomendações item-item, com novas tecnologias de computação em nuvem, pode melhorar drasticamente a eficiência dos sistemas de recomendação, particularmente em situações em que o número de itens e usuários supera milhões de objetos. Nela apresentamos uma arquitetura de recomendação item-item em tempo real, que racionaliza o uso dos recursos computacionais através da computação sob demanda. A arquitetura proposta oferece uma solução para o cálculo de similaridade entre itens em tempo real, sem ter que recorrer à simplificação do modelo de recomendação ou o uso de amostragem de dados de entrada. Esta tese também apresenta um novo modelo de feedback implícito para vídeos de curta duração, que se adapta ao comportamento dos usuários, e descreve como essa arquitetura foi usada na implementação de um sistema de recomendação de vídeo em uso pelo maior grupo de mídia da América Latina, apresentando resultados de um estudo de caso real para mostrar que é possível reduzir drasticamente o tempo de cálculo das recomendações (e os custos financeiros globais) usando o provisionamento dinâmico de recursos na nuvem. Ela discute ainda a implementação em detalhes, em particular o projeto da arquitetura baseada em nuvem. Finalmente, ela também apresenta oportunidades de pesquisa em potencial que surgem a partir desta mudança de paradigma. / [en] This dissertation argues that the combination of collaborative filtering techniques, particularly for item-item recommendations, with emergent cloud computing technology can drastically improve algorithm efficiency, particularly in situations where the number of items and users scales up to several million objects. It introduces a real-time item-item recommendation architecture, which rationalizes the use of resources by exploring on-demand computing. The proposed architecture provides a real-time solution for computing online item similarity, without having to resort to either model simplification or the use of input data sampling. This dissertation also presents a new adaptive model for implicit user feedback for short videos, and describes how this architecture was used in a large scale implementation of a video recommendation system in use by the largest media group in Latin America, presenting results from a real life case study to show that it is possible to greatly reduce recommendation times (and overall financial costs) by using dynamic resource provisioning in the Cloud. It discusses the implementation in detail, in particular the design of cloud based features. Finally, it also presents potential research opportunities that arise from this paradigm shift.