Regularização social em sistemas de recomendação com filtragem colaborativa

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Zabanova, Tatyana
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSCAR
Texto Completo: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/14168
Resumo: Models based on matrix factorization are among the most successful implementations of Recommender Systems. In this project, we study the possibilities of incorporating the information from social networks to improve the quality of predictions of the model both in traditional Collaborative Filtering and in Neural Collaborative Filtering. Based on four examples, we registered that incorporating information from the social network in fact leads to better estimates of the evaluations of itens by users.
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