A New Risk-Sensitive Deep Learning Optimization Function for Ranking Tasks - Rodrigues, Pedro H. S.; Sousa, Daniel X. de; Gonçalves, Marcos A. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2024: Anais Estendidos do XXXIX Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2024)
Esta dissertação de mestrado propõe a função RiskLoss para lidar com o problema de incorporar medidas de sensibilidade ao risco em Redes Neurais Profundas (RNPs), incluindo duas adaptações para a modelos de ranqueamento em redes neurais, considerando busca ad-hoc e Sistemas de Recomendação (RSs): uma função de perda diferenciável e o uso de subporções de redes, obtidas via dropout, como sistemas de referência para otimizar a sensibilidade ao risco. Demonstramos empiricamente conquistas significativas das funções RiskLoss quando usadas com métodos recentes de RNPs. No caso da busca ad-hoc, RiskLoss apresenta um comportamento bastante consistente de sensibilidade ao risco, reduzindo em 28% as perdas em relação às melhores referências avaliadas e melhorando significativamente em relação ao estado da arte não-RNP sensível ao risco (em até 13%), mantendo (ou até aumentando) a eficácia geral. Nos RSs, RiskLoss pôde reduzir o número de recomendações ruins em mais de 11% para usuários “difíceis de recomendar”. Esta dissertação produziu um artigo completo na mais importante conferência de Recuperação de Informação do mundo (ACM SIGIR Conference on Research and Development in IR 2022, Qualis A1) e um artigo de revista submetido ao Information Processing & Management da Elsevier (Qualis A1), atualmente na segunda fase de revisão.