dc.creatorTrotta, Tiago
dc.creatorCarvalho, Diego
dc.creatorSilva, Nícollas
dc.creatorRocha, Leonardo
dc.date2019-06-17
dc.date.accessioned2022-10-04T23:27:06Z
dc.date.available2022-10-04T23:27:06Z
dc.identifierhttps://seer.ufrgs.br/index.php/reic/article/view/93327
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3873491
dc.descriptionSistemas de Recomendação (SsR) focam na apresentação dos itens mais relevantes aos usuários a fim de melhorar a acurácia do sistema. Entretanto, a acurácia não é suficiente para avaliar a efetividade prática das recomendações. Métricas como novidade, diversidade e imprevisibilidade são chave para se avaliar a utilidade de SsR em cenários reais. Especificamente, há um dilema em aberto de acurácia-diversidade capaz de impulsionar as vendas ao oferecer aos consumidores tanto itens convencionais quanto específicos. Para lidar com esse dilema, propomos uma abordagem de pós-processamento, baseada em Nuvem de Partículas, que reordena as listas recomendações de SsR tradicionais, melhorando a diversidade em até 70% sem perda de acurácia.pt-BR
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherRevista Eletrônica de Iniciação Científica em Computaçãopt-BR
dc.relationhttps://seer.ufrgs.br/index.php/reic/article/view/93327/53032
dc.rightsCopyright (c) 2019 Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computaçãopt-BR
dc.sourceRevista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação; v. 17 n. 2 (2019): Edição Especial: Artigos do 38º Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CSBC/CTIC)pt-BR
dc.source1519-8219
dc.subjectAprendizado de Máquinapt-BR
dc.subjectOtimizaçãopt-BR
dc.subjectSistemas de Recomendaçãopt-BR
dc.titleAplicando Nuvem de Partículas para Atenuar o Dilema entre Diversidade e Acurácia em Domínios de Recomendaçãopt-BR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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