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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/4133 |
| Date | 02 September 2014 |
| Creators | Aleixo, Everton Lima |
| Contributors | Rosa, Thierson Couto, Rosa, Thierson Couto, Camilo Júnior, Celso Gonçalves, Pereira, Denilson Alves |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF), UFG, Brasil, Instituto de Informática - INF (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -3303550325223384799, 600, 600, 600, 600, -7712266734633644768, 3671711205811204509, 2075167498588264571 |
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