Combinação de Algoritmos de Recomendação
Combinação de Filtragem Colaborativa e Recomendação Baseada em Confiança Através de Medidas de Esparsidade
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Sistemas de recomendação têm desempenhado um papel importante em diferentes contextos de aplicação (e.g recomendação de produtos, filmes, músicas, livros, dentre outros). Eles automaticamente sugerem a cada usuário itens que podem ser relevantes, evitando que o usuário tenha que analisar uma quantidade gigantesca de itens para realizar sua escolha. Neste trabalho, as predições de recomendação geradas por técnicas de FC e de RBC são combinadas de forma ponderada através de medidas de esparsidade. Observou-se que a recomendação combinada melhorou as recomendações fornecida p...
Sistemas de recomendação têm desempenhado um papel importante em diferentes contextos de aplicação (e.g recomendação de produtos, filmes, músicas, livros, dentre outros). Eles automaticamente sugerem a cada usuário itens que podem ser relevantes, evitando que o usuário tenha que analisar uma quantidade gigantesca de itens para realizar sua escolha. Neste trabalho, as predições de recomendação geradas por técnicas de FC e de RBC são combinadas de forma ponderada através de medidas de esparsidade. Observou-se que a recomendação combinada melhorou as recomendações fornecida pelos algoritmos isolados.
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