Inferência de Avaliações em Cenários de Item Cold Start a Partir de Grafos de Conhecimento de Produtos Enriquecidos com Opiniões
Resumo
Este trabalho aborda o problema de cold start em sistemas de recomendação, que ocorre quando há pouca ou nenhuma informação sobre novos produtos. Propõe-se a construção de Product Knowledge Graphs (PKGs) enriquecidos com opiniões extraídas das avaliações dos usuários utilizando Large Language Models (Sabiá-3.1), integrando as especificações dos produtos com informações subjetivas. O grafo enriquecido é processado para inferência de avaliações em cenários de item cold start: para cada categoria de aspecto, a polaridade inferida é a média aritmética das polaridades das tuplas de opinião de produtos similares que compartilham o mesmo atributo técnico no PKG. Os resultados mostram concordância de 88,9% na classificação de polaridade em relação à extração direta das avaliações do produto alvo.
Palavras-chave:
Grafos de Conhecimento de Produtos, Item Cold Start, Mineração de Opiniões
Referências
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Publicado
08/09/2026
Como Citar
SAHDO, Kirk; DE MELO, Tiago.
Inferência de Avaliações em Cenários de Item Cold Start a Partir de Grafos de Conhecimento de Produtos Enriquecidos com Opiniões. In: WORKSHOP DE TRABALHOS DE ALUNOS DA GRADUAÇÃO (WTAG) - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 41. , 2026, São Carlos/SP.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 134-140.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd_estendido.2026.249632.
