Aplicando Nuvem de Partículas para Atenuar o Dilema entre Diversidade e Acurácia em Domínios de Recomendação

Autores

  • Tiago Trotta Universidade Federal de São João Del Rei (UFSJ)
  • Diego Carvalho Universidade Federal de São João Del Rei (UFSJ)
  • Nícollas Silva Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
  • Leonardo Rocha Universidade Federal de São João Del Rei (UFSJ)

DOI:

https://doi.org/10.5753/reic.2019.1086

Resumo

Sistemas 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.

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Publicado

2019-06-17

Como Citar

Trotta, T., Carvalho, D., Silva, N., & Rocha, L. (2019). Aplicando Nuvem de Partículas para Atenuar o Dilema entre Diversidade e Acurácia em Domínios de Recomendação. Revista Eletrônica De Iniciação Científica Em Computação, 17(2). https://doi.org/10.5753/reic.2019.1086