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Título: BOOSTING PARA SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): TULIO JORGE DE A N DE S ANIBOLETE

Colaborador(es):  RUY LUIZ MILIDIU - Orientador
Catalogação:  02/04/2009 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=13225@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=13225@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.13225

Resumo:
Com a quantidade de informação e sua disponibilidade facilitada pelo uso da Internet, diversas opções são oferecidas às pessoas e estas, normalmente, possuem pouca ou quase nenhuma experiência para decidir dentre as alternativas existentes. Neste âmbito, os Sistemas de Recomendação surgem para organizar e recomendar automaticamente, através de Aprendizado de Máquina, itens interessantes aos usuários. Um dos grandes desafios deste tipo de sistema é realizar o casamento correto entre o que está sendo recomendado e aqueles que estão recebendo a recomendação. Este trabalho aborda um Sistema de Recomendação baseado em Filtragem Colaborativa, técnica cuja essência está na troca de experiências entre usuários com interesses comuns. Na Filtragem Colaborativa, os usuários pontuam cada item experimentado de forma a indicar sua relevância, permitindo que outros do mesmo grupo se beneficiem destas pontuações. Nosso objetivo é utilizar um algoritmo de Boosting para otimizar a performance dos Sistemas de Recomendação. Para isto, utilizamos uma base de dados de anúncios com fins de validação e uma base de dados de filmes com fins de teste. Após adaptações nas estratégias convencionais de Boosting, alcançamos melhorias de até 3% sobre a performance do algoritmo original.

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