Recomendação baseada em modularidade

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: CARVALHO, Maria Aparecida Amorim Sibaldo de
Orientador(a): REN, Tsang Ing
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17641
Resumo: Os sistemas de recomendação fazem uso de algoritmos para facilitar a busca de itens de interesse do usuário. Esta tese apresenta uma solução para recomendação através do agrupamento em redes complexas, dado que este encontra padrões que beneficiam a recomendação. É utilizada a métrica de modularidade para auxiliar na divisão de uma rede em grupos e, com base nesse agrupamento, realizar recomendação. Assim, foram propostos dois métodos de recomendação baseados em modularidade, dois algoritmos de agrupamento e uma nova métrica de modularidade. O primeiro método proposto estima o peso da aresta entre dois elementos em uma rede bipartida (usuário e item) após a formação de grupos e faz uso das arestas do grupo do item. O método citado anteriormente serviu de inspiração para o segundo método, o qual faz uso das arestas entre grupos. Para este segundo método foram propostos dois algoritmos: AMV (Agrupamento com Movimento de Vértices), o qual realiza os agrupamentos com diversas métricas existentes; e o AMA (Agrupamento com Movimento de Arestas), o qual realiza agrupamentos apenas com a métrica proposta. O algoritmo AMA tem um tempo de processamento menor que o AMV. Com as observações realizadas na segunda proposta, uma nova métrica de modularidade foi elaborada para melhorar a recomendação. Esta modularidade possui maior valor quando os pesos dos relacionamentos entre os grupos são semelhantes. A primeira proposta se mostrou adequada para o problema e obteve o 6º lugar na competição do RecSys 2014. A segunda proposta obteve resultados comparativos equivalentes ao de métodos de recomendação no estado-da-arte. A métrica proposta mostrou-se adequada para a recomendação.