Processing Heterogeneous Graphs within Heterogeneous Data Type Embeddings to Enhance Recommender Systems - Angonese, Silvio Fernando; Galante, Renata (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2024: Anais Estendidos do XXXIX Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2024)
Os embeddings representam uma solução viável para enfrentar o desafio da geração de dados e informações em Grafos Heterogêneos. Esta pesquisa apresenta nossa abordagem para a geração e processamento de embeddings heterogêneos (AGHE), os quais são construídos a partir de vários tipos de dados, como texto, imagens e subgrafos presentes nos nós. O AGHE compreende várias etapas, desde a criação do grafo até a geração de composições de embeddings com base nas características e metapaths dos nós. Nos experimentos realizados, embeddings simples e compostos foram utilizados como entrada de dados para a tarefa de Classificação de Nodos em Sistemas de Recomendação, investigando o desempenho em relação as métricas de eficácia.Os resultados obtidos em nossos experimentos são animadores, pois demonstraram desempenhos superiores em comparação com o baseline utilizado.