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Item-based-adp: análise e melhoramento do algoritmo de filtragem colaborativa item-based / Item-based-adp: analysis and improvent of collaborative filtering algorithm item-basedAleixo, Everton Lima 02 September 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014-09-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Memory-based algorithms are the most popular among the collaborative filtering algorithms. They use as input a table containing ratings given by users to items, known as the
rating matrix. They predict the rating given by user a to an item i by computing similarities of the ratings among users or similarities of the ratings among items. In the first case
Memory-Based algorithms are classified as User-based algorithms and in the second one
they are labeled as Item-based algorithms. The prediction is computed using the ratings
of k most similar users (or items), also know as neighbors. Memory-based algorithms are
simple to understand and to program, usually provide accurate recommendation and are
less sensible to data change. However, to obtain the most similar neighbors for a prediction they have to process all the data which is a serious scalability problem. Also they
are sensitive to the sparsity of the input. In this work we propose an efficient and effective Item-Based that aims at diminishing the sensibility of the Memory-Based approach
to both problems stated above. The algorithm is faster (almost 50%) than the traditional
Item-Based algorithm while maintaining the same level of accuracy. However, in environments that have much data to predict and few to train the algorithm, the accuracy of
the proposed algorithm surpass significantly that of the traditional Item-based algorithms.
Our approach can also be easily adapted to be used as User-based algorithms. / Algoritmos baseados em memória são os mais populares entre os algoritmos de filtragem
colaborativa. Eles usam como entrada uma tabela contendo as avaliações feitas pelos
usuários aos itens, conhecida como matriz de avaliações. Eles predizem a avaliação dada
por um usuário a a um item i, computando a similaridade de avaliações entre a e outros
usuários ou entre i e outros itens. No primeiro caso, os algoritmos baseados em memória
são classificados como algoritmos baseados em usuários (User-based) e no segundo caso
são rotulados como algoritmos baseados em itens (Item-Based). A predição é computada
usando as avaliações dos k usuários (ou itens) mais similares, também conhecidos como
vizinhos. Algoritmos baseados em memória são simples de entender e implementar.
Normalmente produzem boas recomendações e são menos sensíveis a mudança nos
dados. Entretanto, para obter os vizinhos mais similares para a predição, eles necessitam
processar todos os dados da matriz, o que é um sério problema de escalabilidade. Eles
também são sensíveis a densidade dos dados. Neste trabalho, nós propomos um algoritmo
eficiente e eficaz baseado em itens que visa diminuir a sensibilidade dos algoritmos
baseados em memória para ambos os problemas acima referidos. Esse algoritmo é
mais rápido (quase 50%) do que o algoritmo baseado em itens tradicional, mantendo
o mesmo nível de acurácia. Entretanto, em ambientes onde existem muitos dados para
predizer e poucos para treinar o algoritmo, a acurácia do algoritmo proposto supera
significativamente a do algoritmo tradicional baseado em itens. Nossa abordagem pode
ainda ser facilmente adaptada para ser utilizada como o algoritmo baseado em usuários.
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Invenire: um método evolucionário para combinar resultados das técnicas de sistemas de recomendação baseado em filtragem colaborativa / Invenire: an evolutionary approach for combining results of recommender systems techniques based on collaborative filteringSilva, Edjalma Queiroz da 20 August 2014 (has links)
Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2014-12-18T18:42:03Z
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Previous issue date: 2014-08-20 / 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. / 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.
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[en] COLLABORATIVE FILTERING APPLIED TO TARGETED ADVERTISING / [pt] FILTRAGEM COLABORATIVA APLICADA A PUBLICIDADE DIRECIONADAROBERTO PEREIRA CAVALCANTE 27 October 2008 (has links)
[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.
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[en] BOOSTING FOR RECOMMENDATION SYSTEMS / [pt] BOOSTING PARA SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃOTULIO JORGE DE A N DE S ANIBOLETE 02 April 2009 (has links)
[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.
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[en] RECOMMENDER SYSTEMS USING RESTRICTED BOLTZMANN MACHINES / [pt] SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO UTILIZANDO MÁQUINAS DE BOLTZMANN RESTRITASFELIPE JOAO PONTES DA CRUZ 13 June 2017 (has links)
[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.
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Sistemas de recomendação baseados em contexto físico e socialPEIREIRA, Alysson Bispo 29 June 2016 (has links)
Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-07-12T13:47:04Z
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Previous issue date: 2016-06-29 / Em meio a grande sobrecarga de dados disponíveis na internet, sistemas de recomendação tornam-se ferramentas indispensáveis para auxiliar usuários no encontro de itens ou conteúdos relevantes. Diversas técnicas de recomendação são aplicadas em diversos tipos de domínios diferentes. Seja na recomendação de filmes, música, amigos, lugares ou notícias, sistemas de recomendação exploram diversas informações disponíveis para aprender as preferências dos usuários e promover recomendações úteis. Uma das estratégias mais utilizadas é a de filtragem colaborativa. A qualidade dessa estratégia depende da quantidade de avaliações disponíveis e da qualidade do algoritmo utilizado para predição de avaliação. Estudos recentes demonstram que informações provenientes de redes sociais podem ser muito úteis para aumentar a precisão das recomendações. Assim como acontece no mundo real, no mundo virtual usuários buscam recomendações e conselhos de amigos antes de comprar um item ou consumir algum serviço, informações desse tipo podem ser úteis para definição do contexto social da recomendação. Além do social, informações físicas e temporais passaram a ser utilizadas para definição do contexto físico de cada recomendação. A companhia, a localização e as condições climáticas são bons exemplos de elementos físicos que levam um usuário a preferir certos itens. Um processo de recomendação que não leve em consideração elementos contextuais pode fazer com que o usuário tenha uma péssima experiência consumindo determina do item recomendado equivocadamente. Esta dissertação tem como objetivo investigar técnicas de filtragem colaborativa que utilizam contexto a fim de realizar recomendações que auxiliem usuários no encontro de itens relevantes. Nesse tipo de técnica, um sistema de recomendação base é utilizando para fornecer recomendações para o usuário alvo. Em seguida, são filtrados apenas os itens considerados relevantes para contextos previamente identificados nas preferências do usuário alvo. As técnicas implementadas foram aplicadas em dois experimentos com duas bases de dados de domínios diferentes: uma base composta por eventos e outra por filmes. Na recomendação de eventos, investigamos o uso de contextos físicos (i.e., tempo e local) e de contextos sociais (i.e., amigos na rede social) associados aos itens sugeridos aos usuários. Na recomendação de filmes, por sua vez, investigamos novamente o uso de contexto social. A partir da aplicação de pós-filtragem em três algoritmos de filtragem colaborativa usados como base, foi possível recomendar itens de forma mais precisa, como demonstrado nos experimentos realizados. / The overload of data available on the internet makes recommendation systems become indispensable tools to assist users in meeting items or relevant content. Several recommendation techniques were has been userd in many different types of domains. Those systems can recommend movies, music, friends, places or news; recommender systems can exploit different information available to learn preferences of users and promote more useful recommendations. The collaborative filtering strategy is one of the most used. The quality of this technique depends on the number of available ratings and the algorithm used to predict. Recent studies show that information from social networks can be very useful to increase the accuracy recommendations. Just as in the real world, the virtual world users ask recommendations and advice from friends before buying an item or consume a service. Furthermore, the context of each rating may be crucial for the definition of new ratings. Location, date time and weather conditions are good examples of useful elements to define what should be the best items to recommend for some user. A recommendation process that does not respect those elements can provide a user a bad experience. This dissertation investigates collaborative filtering techniques based on context, and more specifically techniques based on post-filtering. First, a recommendation system was used to provide recommendations for a specific user. Then, only relevant items according to context preferences for the target user will be recommended. The techniques implemented was applied in two case studies with two different domains databases: one base composed of events and another of movies. In the event of recommendation, we investigated the use of physical contexts (i.e., time and place) and social contexts (i.e., friends in the social network) associated with items suggested to users. On the recommendation of movies, in turn, again we investigated the use of social context. From the application of post-filtering in three collaborative filtering algorithms used as a baseline, it was possible to recommend items more accurately, as demonstrated in the experiments.
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Incorporação de metadados semânticos para recomendação no cenário de partida fria / Incorporation of semantic metadata for recommendation in the cold start scenarioFressato, Eduardo Pereira 06 May 2019 (has links)
Com o propósito de auxiliar os usuários no processo de tomada de decisão, diversos tipos de sistemas Web passaram a incorporar sistemas de recomendação. As abordagens mais utilizadas são a filtragem baseada em conteúdo, que recomenda itens com base nos seus atributos, a filtragem colaborativa, que recomenda itens de acordo com o comportamento de usuários similares, e os sistemas híbridos, que combinam duas ou mais técnicas. A abordagem baseada em conteúdo apresenta o problema de análise limitada de conteúdo, o qual pode ser reduzido com a utilização de informações semânticas. A filtragem colaborativa, por sua vez, apresenta o problema da partida fria, esparsidade e alta dimensionalidade dos dados. Dentre as técnicas de filtragem colaborativa, as baseadas em fatoração de matrizes são geralmente mais eficazes porque permitem descobrir as características subjacentes às interações entre usuários e itens. Embora sistemas de recomendação usufruam de diversas técnicas de recomendação, a maioria das técnicas apresenta falta de informações semânticas para representarem os itens do acervo. Estudos na área de sistemas de recomendação têm analisado a utilização de dados abertos conectados provenientes da Web dos Dados como fonte de informações semânticas. Dessa maneira, este trabalho tem como objetivo investigar como relações semânticas computadas a partir das bases de conhecimentos disponíveis na Web dos Dados podem beneficiar sistemas de recomendação. Este trabalho explora duas questões neste contexto: como a similaridade de itens pode ser calculada com base em informações semânticas e; como semelhanças entre os itens podem ser combinadas em uma técnica de fatoração de matrizes, de modo que o problema da partida fria de itens possa ser efetivamente amenizado. Como resultado, originou-se uma métrica de similaridade semântica que aproveita a hierarquia das bases de conhecimento e obteve um desempenho superior às outras métricas na maioria das bases de dados. E também o algoritmo Item-MSMF que utiliza informações semânticas para amenizar o problema de partida fria e obteve desempenho superior em todas as bases de dados avaliadas no cenário de partida fria. / In order to assist users in the decision-making process, several types of web systems started to incorporate recommender systems. The most commonly used approaches are content-based filtering, which recommends items based on their attributes; collaborative filtering, which recommends items according to the behavior of similar users; and hybrid systems that combine both techniques. The content-based approach presents the problem of limited content analysis, which can be reduced by using semantic information. The collaborative filtering, presents the problem of cold start, sparsity and high dimensionality of the data. Among the techniques of collaborative filtering, those based on matrix factorization are generally more effective because they allow us to discover the underlying characteristics of interactions between users and items. Although recommender systems have several techniques, most of them lack semantic information to represent the items in the collection. Studies in this area have analyzed linked open data from the Web of data as source of semantic information. In this way, this work aims to investigate how semantic relationships computed from the knowledge bases available in the Data Web can benefit recommendation systems. This work explores two questions in this context: how the similarity of items can be calculated based on semantic information and; as similarities between items can be combined in a matrix factorization technique, so that the cold start problem of items can be effectively softened. As a result, a semantic similarity metric was developed that leverages the knowledge base hierarchy and outperformed other metrics in most databases. Also the Item-MSMF algorithm that uses semantic information to soften the cold start problem and obtained superior performance in all databases evaluated in the cold start scenario.
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AppRecommender: um recomendador de aplicativos GNU/Linux / AppRecommender: a recommender system for GNU/Linux applicationsAraujo, Tássia Camões 30 September 2011 (has links)
A crescente oferta de programas de código aberto na rede mundial de computadores expõe potenciais usuários a muitas possibilidades de escolha. Em face da pluralidade de interesses desses indivíduos, mecanismos eficientes que os aproximem daquilo que buscam trazem benefícios para eles próprios, assim como para os desenvolvedores dos programas. Este trabalho apresenta o AppRecommender, um recomendador de aplicativos GNU/Linux que realiza uma filtragem no conjunto de programas disponíveis e oferece sugestões individualizadas para os usuários. Tal feito é alcançado por meio da análise de perfis e descoberta de padrões de comportamento na população estudada, de sorte que apenas os aplicativos considerados mais suscetíveis a aceitação sejam oferecidos aos usuários. / The increasing availability of open source software on the World Wide Web exposes potential users to a wide range of choices. Given the individuals plurality of interests, mechanisms that get them close to what they are looking for would benefit users and software developers. This work presents AppRecommender, a recommender system for GNU/Linux applications which performs a filtering on the set of available software and individually offers suggestions to users. This is achieved by analyzing profiles and discovering patterns of behavior of the studied population, in a way that only those applications considered most prone to acceptance are presented to users.
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Recomendação de conteúdo baseada em informações semânticas extraídas de bases de conhecimento / Content recommendation based on semantic information extracted from knowledge basesSilva Junior, Salmo Marques da 10 May 2017 (has links)
A fim de auxiliar usuários durante o consumo de produtos, sistemas Web passaram a incorporar módulos de recomendação de itens. As abordagens mais populares são a baseada em conteúdo, que recomenda itens a partir de características que são do seu interesse, e a filtragem colaborativa, que recomenda itens bem avaliados por usuários com perfis semelhantes ao do usuário alvo, ou que são semelhantes aos que foram bem avaliados pelo usuário alvo. Enquanto que a primeira abordagem apresenta limitações como a sobre-especialização e a análise limitada de conteúdo, a segunda enfrenta problemas como o novo usuário e/ou novo item, também conhecido como partida fria. Apesar da variedade de técnicas disponíveis, um problema comum existente na maioria das abordagens é a falta de informações semânticas para representar os itens do acervo. Trabalhos recentes na área de Sistemas de Recomendação têm estudado a possibilidade de usar bases de conhecimento da Web como fonte de informações semânticas. Contudo, ainda é necessário investigar como usufruir de tais informações e integrá-las de modo eficiente em sistemas de recomendação. Dessa maneira, este trabalho tem o objetivo de investigar como informações semânticas provenientes de bases de conhecimento podem beneficiar sistemas de recomendação por meio da descrição semântica de itens, e como o cálculo da similaridade semântica pode amenizar o desafio enfrentado no cenário de partida fria. Como resultado, obtém-se uma técnica que pode gerar recomendações adequadas ao perfil dos usuários, incluindo itens novos do acervo que sejam relevantes. Pode-se observar uma melhora de até 10% no RMSE, no cenário de partida fria, quando se compara o sistema proposto com o sistema cuja predição de notas é baseada na correlação de notas. / In order to support users during the consumption of products,Web systems have incorporated recommendation techniques. The most popular approaches are content-based, which recommends items based on interesting features to the user, and collaborative filtering, which recommends items that were well evaluated by users with similar preferences to the target user, or that have similar features to items which were positively evaluated. While the first approach has limitations such as overspecialization and limited content analysis, the second technique has problems such as the new user and the new item, limitation also known as cold start. In spite of the variety of techniques available, a common problem is the lack of semantic information to represent items features. Recent works in the field of recommender systems have been studying the possibility to use knowledge databases from the Web as a source of semantic information. However, it is still necessary to investigate how to use and integrate such semantic information in recommender systems. In this way, this work has the proposal to investigate how semantic information gathered from knowledge databases can help recommender systems by semantically describing items, and how semantic similarity can overcome the challenge confronted in the cold-start scenario. As a result, we obtained a technique that can produce recommendations suited to users profiles, including relevant new items available in the database. It can be observed an improvement of up to 10% in the RMSE in the cold start scenario when comparing the proposed system with the system whose rating prediction is based on the correlation of rates.
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PROPOST: UMA FERRAMENTA BASEADA EM CONHECIMENTO PARA GESTÃO DE PORTIFÓLIO DE PROJETOS. / PROPOST: A KNOWLEDGE-BASED TOOL FOR PROJECT PORTFOLIO MANAGEMENT.VIEIRA, Eduardo Newton Oliveira 12 February 2007 (has links)
Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-29T14:58:03Z
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Previous issue date: 2007-02-12 / This work introduces PROPOST (Project Portfolio Support Tool), a knowledgebased software tool for supporting Project Portfolio Management – an
increasing management model nowadays. This tool focuses on a project
definition process, and was modeled using the MAAEM methodology and the
ONTORMAS ontology-driven tool, as well as by reusing the ONTOINFO and
ONTOWUM ontologies, which describe software product families for the
development of Information Retrieval and Filtering applications, respectively.
PROPOST looks for providing resource optimization by supporting reuse of
existing information systems as well as avoiding duplicity on project definition
for the composition on the organization’s software portfolio. The tool was
created not only as a contribution for solving a current problem related to
redundancy on portfolio definition, as well as support for several activities
related to portfolio management (select, prioritization and evaluation).
The development of PROPOST provides references on how ontology-based
development can help in the software development process. It also contributes
as a case study for evaluating the MAAEM methodology and the ONTORMAS
ontology used in modeling process, having provided several hints for their
improvement. / Este trabalho apresenta a PROPOST (Project Portfolio Support Tool), uma
ferramenta baseada em conhecimento, para suporte à Gestão de Portifólio de
Projetos – um modelo de gestão em ascensão na atualidade. Esta ferramenta
possui seu foco no processo de definição de projetos, e foi modelada usando a
metodologia MAAEM e a ferramenta dirigida por ontologias ONTORMAS, bem
como pelo reuso das ontologias ONTOINFO e ONWOWUM, as quais
descrevem famílias de produtos de software para o desenvolvimento de
aplicações nas áreas de Recuperação e Filtragem de Informação,
respectivamente.
A PROPOST objetiva promover a otimização de recursos através da
reutilização de sistemas de informação existentes, bem como evitar duplicidade
na definição de projetos para a composição do portifólio de software das
empresas. Sendo assim, a concepção desta ferramenta objetivou contribuir
para a solução de um problema da atualidade, relacionado à redundância na
composição do portifólio de projetos, bem como suporte a outras atividades
relacionadas à gestão do portifólio (seleção, priorização e avaliação).
O desenvolvimento da PROPOST também serve de referência sobre as
contribuições das ontologias no processo de desenvolvimento de software.
Adicionalmente, esse trabalho também constituiu um estudo de caso para
avaliação da metodologia MAAEM e da ontologia ONTORMAS usadas no
processo de modelagem, tendo proporcionado várias contribuições para a
melhoria das mesmas.
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