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Título: ANÁLISE PROBABILÍSTICA DE SEMÂNTICA LATENTE APLICADA A SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): DIOGO SILVEIRA MENDONCA

Colaborador(es):  RUY LUIZ MILIDIU - Orientador
Número do Conteúdo: 13073
Catalogação:  03/03/2009 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=13073@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=13073@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.13073

Resumo:
Os sistemas de recomendação são um tema de pesquisa constante devido a sua grande quantidade de aplicações práticas. Estes sistemas podem ser abordados de diversas maneiras, sendo uma das mais utilizadas a filtragem colaborativa, em que para recomendar um item a um usuário são utilizados dados de comportamento de outros usuários. Porém, nem sempre os algoritmos de filtragem colaborativa atingem níveis de precisão necessários para serem utilizados em aplicações reais. Desta forma este trabalho tem como objetivo avaliar o desempenho da análise probabilística de semântica latente (PLSA) aplicado a sistemas de recomendação. Este modelo identifica grupos de usuários com comportamento semelhante através de atributos latentes, permitindo que o comportamento dos grupos seja utilizado na recomendação. Para verificar a eficácia do método, apresentamos experimentos com o PLSA utilizando os problemas de recomendação de anúncios na web e a recomendação de filmes. Evidenciamos uma melhoria de 18,7% na precisão da recomendação de anúncios na web e 3,7% de melhoria no erro quadrático sobre a Média das Médias para o corpus do Netflix. Além dos experimentos, o algoritmo foi implementado de forma flexível e reutilizável, permitindo adaptação a outros problemas com esforço reduzido. Tal implementação também foi incorporada como um módulo do LearnAds, um framework de recomendação de anúncios na web.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT E SUMÁRIO  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  PDF
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