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Título: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO UTILIZANDO MÁQUINAS DE BOLTZMANN RESTRITAS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FELIPE JOAO PONTES DA CRUZ

Colaborador(es):  RUY LUIZ MILIDIU - Orientador
Catalogação:  13/06/2017 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=30285@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30285@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30285

Resumo:
Sistemas de recomendação aparecem em diversos domínios do mundo real. Vários modelos foram propostos para o problema de predição de entradas faltantes em um conjunto de dados. Duas das abordagens mais comuns são filtragem colaborativa baseada em similaridade e modelos de fatores latentes. Uma alternativa, mais recente, foi proposta por Salakhutdinov em 2007, usando máquinas de Boltzmann restritas, ou RBMs. Esse modelo se encaixa na família de modelos de fatores latentes, no qual, modelamos fatores latentes dos dados usando unidades binárias na camada escondida das RBMs. Esses modelos se mostraram capazes de aproximar resultados obtidos com modelos de fatoração de matrizes. Nesse trabalho vamos revisitar esse modelo e detalhar cuidadosamente como modelar e treinar RBMs para o problema de predição de entradas vazias em dados tabulares.

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