Regularização social em sistemas de recomendação com filtragem colaborativa

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Zabanova, Tatyana
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Collaborative filtering; Fatoração de matrizes; Filtragem colaborativa; Filtragem colaborativa neural; Matrix factorization; Neural collaborative filtering; Recommender system; Regularização social; Sistema de recomendação; Social regularization
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-21082019-111613/

Modelos baseados em fatoração de matrizes estão entre as implementações mais bem sucedidas de Sistemas de Recomendação. Neste projeto, estudamos as possibilidades de incorporação de informações provindas de redes sociais, para melhorar a qualidade das predições do modelo tanto em modelos tradicionais de Filtragem Colaborativa, quanto em Filtragem Colaborativa Neural.