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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: BOOSTING FOR RECOMMENDATION SYSTEMS Autor: TULIO JORGE DE A N DE S ANIBOLETE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RUY LUIZ MILIDIU - ADVISOR
Nº do Conteudo: 13225
Catalogação: 02/04/2009 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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:
Título: BOOSTING FOR RECOMMENDATION SYSTEMS Autor: TULIO JORGE DE A N DE S ANIBOLETE
Nº do Conteudo: 13225
Catalogação: 02/04/2009 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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:
With the amount of information and its easy availability on the Internet, many options are offered to the people and they, normally, have little or almost no experience to decide between the existing alternatives. In this scene, the Recommendation Systems appear to organize and recommend automatically, through Machine Learning, the interesting items. One of the great recommendation challenges is to match correctly what is being recommended and who are receiving the recommendation. This work presents a Recommendation System based on Collaborative Filtering, technique whose essence is the exchange of experiences between users with common interests. In Collaborative Filtering, users rate each experimented item indicating its relevance allowing the use of ratings by other users of the same group. Our objective is to implement a Boosting algorithm in order to optimize a Recommendation System performance. For this, we use a database of advertisements with validation purposes and a database of movies with testing purposes. After adaptations in the conventional Boosting strategies, improvements of 3% were reached over the original algorithm.
Descrição | Arquivo |
COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT, SUMMARY AND LISTS | |
CHAPTER 1 | |
CHAPTER 2 | |
CHAPTER 3 | |
CHAPTER 4 | |
CHAPTER 5 | |
REFERENCES |