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Defesa de Dissertação de Mestrado - Nº 1.192: "Sistemas de Recomendação utilizando Similaridades Globais para aliviar o problema da esparsidade"

O aluno Andre Ricardo Schaffer Lopes irá defender seu trabalho no dia 22 de agosto, às 15h, no Auditório do CIn Início: 22/08/2012 às 15:00 Término: 22/08/2012 às 17:00 Local: Auditório do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.192

Aluno: Andre Ricardo Schaffer Lopes
Orientador: Prof. Ricardo Barros Cavalcanti Prudêncio
Título: Sistemas de Recomendação utilizando Similaridades Globais para aliviar o problema da esparsidade
Data: 22/08/2012Hora/Local: 15h – Auditório
Banca Examinadora:
Prof. Cleber Zanchettin (CIn / UFPE)
Prof. Byron Leite Dantas Bezerra( Engenharia da Computação / UPE)
Prof. Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio ( CIn / UFPE)

RESUMO:

O crescimento explosivo de informações disponíveis nos tempos recentes tornou-as complicadas de se lidar satisfatoriamente em tempo hábil. Por este motivo, Sistemas de Recomendação se tornaram uma importante área tanto no âmbito acadêmico quanto comercial, uma vez que significam a mudança do paradigma de“busca de itens” para “descoberta de itens”. A abordagem mais bem sucedida dos Sistemas de Recomendação é conhecida como Filtragem Colaborativa, que oferece recomendações para os usuários apoiando-se nas preferências de outros usuários com perfis similares. Entretanto, apesar do sucesso, ela ainda sofre com o problema da esparsidade de dados. O presente trabalho investiga uma técnica para aliviar este problema baseado em similaridades globais, que conseguem associar usuários por transitividade mesmo quando eles não têm itens avaliados em comum. Os experimentos revelam se tratar de uma técnica promissora, com bons resultados e recomendações de fácil explicação.
 
Palavras-chave: Sistemas de Recomendação, Filtragem Colaborativa, Esparsidade, Medidas de Similaridade
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