Uma estratégia para predição da taxa de aprendizagem do gradiente descendente para aceleração da fatoração de matrizes.

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: NÓBREGA, Caio Santos Bezerra.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Metodologias e técnicas da computação; Ciência da computação; Aceleração da fatoração de matrizes; Gradiente descendente; Sistemas de recomendação; Taxa de aprendizagem - gradiente; Modelos de regressão lineares; Recomender system; Matrix Factorization; Recommendation systems; Gradient descent; système de recommandation; factorisation matricielle; Simple linear regression models; Ciência da computação.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/362

Sugerir os produtos mais apropriados aos diversos tipos de consumidores não é uma tarefa trivial, apesar de ser um fator chave para aumentar satisfação e lealdade destes. Devido a esse fato, sistemas de recomendação têm se tornado uma ferramenta importante para diversas aplicações, tais como, comércio eletrônico, sites personalizados e redes sociais. Recentemente, a fatoração de matrizes se tornou a técnica mais bem sucedida de implementação de sistemas de recomendação. Os parâmetros do modelo de fatoração de matrizes são tipicamente aprendidos por meio de métodos numéricos, tal como o gradiente descendente. O desempenho do gradiente descendente está diretamente relacionada à configuração da taxa de aprendizagem, a qual é tipicamente configurada para valores pequenos, com o objetivo de não perder um mínimo local. Consequentemente, o algoritmo pode levar várias iterações para convergir. Idealmente,é desejada uma taxa de aprendizagem que conduza a um mínimo local nas primeiras iterações, mas isto é muito difícil de ser realizado dada a alta complexidade do espaço de valores a serem pesquisados. Começando com um estudo exploratório em várias bases de dados de sistemas de recomendação, observamos que, para a maioria das bases, há um padrão linear entre a taxa de aprendizagem e o número de iterações necessárias para atingir a convergência. A partir disso, propomos utilizar modelos de regressão lineares simples para predizer, para uma base de dados desconhecida, um bom valor para a taxa de aprendizagem inicial. A ideia é estimar uma taxa de aprendizagem que conduza o gradiente descendenteaummínimolocalnasprimeirasiterações. Avaliamosnossatécnicaem8bases desistemasderecomendaçãoreaisecomparamoscomoalgoritmopadrão,oqualutilizaum valorfixoparaataxadeaprendizagem,ecomtécnicasqueadaptamataxadeaprendizagem extraídas da literatura. Nós mostramos que conseguimos reduzir o número de iterações até em 40% quando comparados à abordagem padrão.