Sistemas de recomendação baseados em filtragem colaborativa
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A filtragem colaborativa (FC) é uma abordagem de recomendação popular que tem sido amplamente investigada nas últimas duas décadas, dando origem a um conjunto diversificado de algoritmos e a uma grande coleção de ferramentas para avaliar o seu desempenho. Esta investigação propõe uma nova abordagem de recomendação para lidar com os problemas das ovelhas cinzentas e da escassez de dados, com o objetivo de melhorar a precisão da previsão através da inferência de novos utilizadores a partir de utilizadores existentes em conjuntos de dados. Esta transformação cria utilizadores co...
A filtragem colaborativa (FC) é uma abordagem de recomendação popular que tem sido amplamente investigada nas últimas duas décadas, dando origem a um conjunto diversificado de algoritmos e a uma grande coleção de ferramentas para avaliar o seu desempenho. Esta investigação propõe uma nova abordagem de recomendação para lidar com os problemas das ovelhas cinzentas e da escassez de dados, com o objetivo de melhorar a precisão da previsão através da inferência de novos utilizadores a partir de utilizadores existentes em conjuntos de dados. Esta transformação cria utilizadores com preferências opostas às dos utilizadores reais, o que aumenta o número de utilizadores e resolve os dois problemas mencionados. O desempenho desta abordagem foi avaliado utilizando dois conjuntos de dados, MovieLens e FilmTrust. De um modo geral, este livro contribui para o desenvolvimento de melhores sistemas de recomendação, capazes de ultrapassar os desafios da sobrecarga de dados e de melhorar a experiência do utilizador.
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