Desmistificando o uso de Matrix Factorization em domínios de recomendação - Silva, Nícollas; Rocha, Leonardo; Mourão, Fernando (Anais do Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica da SBC (CTIC-SBC); 2016: Anais do XXXV Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica da SBC, 2016)
Apesar da popularidade de métodos de Matrix Factorization (MF) em Sistemas de Recomendação (SsR), não é clara a distinção prática entre eles em domínios reais. Neste contexto, este trabalho organiza métodos existentes, propondo uma organização taxonômica para a área, e caracteriza seus desempenhos, correlacionando seus sucessos da aplicação com características de cada domínio. Visando o uso prático desta pesquisa, apresentamos um arcabouço para caracterizaçãao de métodos de MF aplicados a SsR, útil para se contrastar o desempenho de distintos métodos. Análises sobre coleções reais demonstraram que recomendações geradas via SVD tendem a focar em itens não populares, enquanto recomendações oriundas do PCA focam em itens populares.