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Título: RECOMMENDER SYSTEMS USING RESTRICTED BOLTZMANN MACHINES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FELIPE JOAO PONTES DA CRUZ

Colaborador(es):  RUY LUIZ MILIDIU - Orientador
Número do Conteúdo: 30285
Catalogação:  13/06/2017 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=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:
Recommender systems can be used in many problems in the real world. Many models were proposed to solve the problem of predicting missing entries in a specific dataset. Two of the most common approaches are neighborhood-based collaborative filtering and latent factor models. A more recent alternative was proposed on 2007 by Salakhutdinov, using Restricted Boltzmann Machines. This models belongs to the family of latent factor models, in which, we model latent factors over the data using hidden binary units. RBMs have shown that they can approximate solutions trained with a traditional matrix factorization model. In this work we ll revisit this proposed model and carefully detail how to model and train RBMs for the problem of missing ratings prediction.

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