Regularização social em sistemas de recomendação com filtragem colaborativa

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Zabanova, Tatyana
Orientador(a): Stern, Rafael Bassi lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
Programa de Pós-Graduação: Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Sistema de recomendação
Filtragem colaborativa
Fatoração de matrizes
Regularização social
Filtragem colaborativa neural
Palavras-chave em Inglês:
Recommender system
Collaborative filtering
Matrix factorization
Social regu-larization
Neural collaborative filtering
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS
Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/14168
Resumo: Models based on matrix factorization are among the most successful implementations of Recommender Systems. In this project, we study the possibilities of incorporating the information from social networks to improve the quality of predictions of the model both in traditional Collaborative Filtering and in Neural Collaborative Filtering. Based on four examples, we registered that incorporating information from the social network in fact leads to better estimates of the evaluations of itens by users.
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