[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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:19273 |
| Date | 14 March 2012 |
| Creators | BRUNO DE FIGUEIREDO MELO E SOUZA |
| Contributors | RUY LUIZ MILIDIU |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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