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Sistemas de Recomendação
Artur Lira dos SantosArtur Ribeiro de AquinoFábio Abrantes DinizLucas Silva Figueiredo
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Roteiro
Introdução Funcionamento Motivação Coleta de Informação Estratégias (com demonstração) Técnicas Conclusão
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Introdução
O que é um Sistema de Recomendação (SR)? Sistema que tenta prover informações
de interesse para o usuário Onde podemos encontrar?
Sites de vendas Entretenimento▪ Músicas▪ Vídeos
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Introdução
Submarino Last FM
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recommenderweb server
users
DB
?
Funcionamento
2. O servidor WEB pergunta ao SR o que exibir ao usuário3. O SR decide o que será exibido e retorna a informação4. O servidor WEB envia o resultado ao cliente
1. O usuário faz um requisição
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Motivação
Universo de escolhas muito grande e muitas vezes desconhecido Um SR tenta solucionar este problema
diminuindo esse universo▪ Subconjunto de interesses
Fidelização Diferencial
hoje, praticamente um requisito
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Coleta de Informação
Identificação Servidor (Cadastro) Cliente (Cookies)
Implícita Informações baseadas na navegação
Explícita Informações fornecidas pelo usuário
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Estratégias
Lista de recomendações Sem análise profunda Baseado na popularidade / itens mais
usuais Útil, por exemplo, na escolha de um
presente, quando não se sabe o que comprar
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Estratégias
Demonstração
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Estratégias
Avaliação dos usuários Opiniões armazenadas Notas
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Estratégias
Histórico / Perfil Recomendações para o usuário▪ Implícitas▪ Explícitas
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Estratégias
Análise demográfica Interessados em X se interessam por Y
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Estratégias
Associação por conteúdo Recomendação por similaridade de
categorias▪ Autor▪ Gênero
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Recuperação x Filtragem
Recuperação de Informação (RI) Necessidade descrita pelo usuário Busca explícita▪ Base de informação para o SR
Filtragem de Informação (FI) Necessidade inferida pelo sistema Sistemas de recomendação se baseiam
principalmente em FI
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Técnicas
Top N + lidos + vendidos + baixados + apontados (Google) + citados
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Técnicas
Cross-sell Itens no mesmo carrinho (compra) Adquiridos com intervalo de tempo curto
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Técnicas
Regras (Knowledge-based) Definidas manualmente Editor’s choice Extraídas por data mining
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Técnicas
Filtragem baseada em Conteúdo Seleção de itens que compartilham de
uma característica em comum▪ Categorias▪ Carros
Usada nas seguintes estratégias▪ Associação por conteúdo▪ Histórico/Perfil
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Técnicas
Filtragem Colaborativa Troca de experiências entre pessoas de
interesses comuns Seleção dos itens a partir das avaliações
e aquisições dos usuários Não exige a classificação dos itens Usada nas seguintes estratégias▪ Avaliação dos usuários▪ Análise demográfica
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Técnicas
Filtragem Híbrida Conteúdo + Colaborativa▪ Junção das vantagens
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Conclusão
Sistemas de recomendação auxiliam no processo de busca e aquisição de informação
Facilitam na navegação web Principalmente em sites que possuem
em sua interface uma vasta possibilidade de escolhas
Tornou-se essencial para grandes sites por seu direcionamento às informações relevantes
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Referências