Algoritmo hibrido de recomendação utilizando algoritmo genético

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Adán Coello, Juan Manuel
Data de Publicação: 2016
Outros Autores: Yamaguti, Renan de Oliveira
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia
Texto Completo: https://periodicos.utfpr.edu.br/recit/article/view/4370
Resumo: Em um ecossistema digital em que a quantidade de recursos disponíveis cresce exponencialmente, os sistemas de recomendação vêm ganhando importância crescente nos últimos anos. Diversos algoritmos foram propostos para a tarefa de prever a apreciação que um usuário faria de um item que ainda não acessou, coração de um algoritmo de recomendação. No entanto, a literatura evidência que em vez de buscar novos algoritmos mais precisos, um caminho alternativo, com maior potencial, consiste em combinar as saídas de algoritmos já conhecidos, formando conjuntos (ensembles, em inglês). Nesse sentido, este artigo propõe um novo algoritmo híbrido de recomendação formado por dois algoritmos de filtragem colaborativa, cujas saídas são combinadas utilizando um algoritmo genético. O algoritmo foi avaliado experimentalmente utilizando datasets de domínios diferentes, tendo sido constatado que apresenta uma precisão preditiva superior à de cada um dos algoritmos de filtragem colaborativa isoladamente.
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