Algoritmo hibrido de recomendação utilizando algoritmo genético
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Outros Autores: | |
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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Algoritmo hibrido de recomendação utilizando algoritmo genéticoCiências Exatas e da Terra; Ciência da Computação; Engenharias; Engenharia de Computação.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.Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)PUC-CampinasCNPqAdán Coello, Juan ManuelYamaguti, Renan de Oliveira2016-11-03info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttps://periodicos.utfpr.edu.br/recit/article/view/437010.3895/recit.v7.n16.4370Technology and Innovation Scientific Electronic Journal; v. 7, n. 16 (2016); 81-94Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia; v. 7, n. 16 (2016); 81-94Revista Electrónica de Ciencia e Innovación Tecnológico; v. 7, n. 16 (2016); 81-942175-184610.3895/recit.v7.n16reponame:Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologiainstname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRDireitos autorais 2016 CC-BY-NChttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-04-14T22:45:09Zoai:periodicos.utfpr:article/4370Revistahttp://www.md.utfpr.edu.br/revista/PUBhttps://periodicos.utfpr.edu.br/recit/oai||erevista-md@utfpr.edu.br2175-18462175-1846opendoar:2024-04-14T22:45:09Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
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