Sistemas de Recomendação

Artur Lira dos SantosArtur Ribeiro de AquinoFábio Abrantes DinizLucas Silva Figueiredo

Roteiro

Introdução Funcionamento Motivação Coleta de Informação Estratégias (com demonstração) Técnicas Conclusão

Introdução

O que é um Sistema de Recomendação (SR)? Sistema que tenta prover informações

de interesse para o usuário Onde podemos encontrar?

Sites de vendas Entretenimento▪ Músicas▪ Vídeos

Introdução

Submarino Last FM

recommenderweb server

users

DB

?

Funcionamento

2. O servidor WEB pergunta ao SR o que exibir ao usuário3. O SR decide o que será exibido e retorna a informação4. O servidor WEB envia o resultado ao cliente

1. O usuário faz um requisição

Motivação

Universo de escolhas muito grande e muitas vezes desconhecido Um SR tenta solucionar este problema

diminuindo esse universo▪ Subconjunto de interesses

Fidelização Diferencial

hoje, praticamente um requisito

Coleta de Informação

Identificação Servidor (Cadastro) Cliente (Cookies)

Implícita Informações baseadas na navegação

Explícita Informações fornecidas pelo usuário

Estratégias

Lista de recomendações Sem análise profunda Baseado na popularidade / itens mais

usuais Útil, por exemplo, na escolha de um

presente, quando não se sabe o que comprar

Estratégias

Demonstração

Estratégias

Avaliação dos usuários Opiniões armazenadas Notas

Estratégias

Histórico / Perfil Recomendações para o usuário▪ Implícitas▪ Explícitas

Estratégias

Análise demográfica Interessados em X se interessam por Y

Estratégias

Associação por conteúdo Recomendação por similaridade de

categorias▪ Autor▪ Gênero

Recuperação x Filtragem

Recuperação de Informação (RI) Necessidade descrita pelo usuário Busca explícita▪ Base de informação para o SR

Filtragem de Informação (FI) Necessidade inferida pelo sistema Sistemas de recomendação se baseiam

principalmente em FI

Técnicas

Top N + lidos + vendidos + baixados + apontados (Google) + citados

Técnicas

Cross-sell Itens no mesmo carrinho (compra) Adquiridos com intervalo de tempo curto

Técnicas

Regras (Knowledge-based) Definidas manualmente Editor’s choice Extraídas por data mining

Técnicas

Filtragem baseada em Conteúdo Seleção de itens que compartilham de

uma característica em comum▪ Categorias▪ Carros

Usada nas seguintes estratégias▪ Associação por conteúdo▪ Histórico/Perfil

Técnicas

Filtragem Colaborativa Troca de experiências entre pessoas de

interesses comuns Seleção dos itens a partir das avaliações

e aquisições dos usuários Não exige a classificação dos itens Usada nas seguintes estratégias▪ Avaliação dos usuários▪ Análise demográfica

Técnicas

Filtragem Híbrida Conteúdo + Colaborativa▪ Junção das vantagens

Conclusão

Sistemas de recomendação auxiliam no processo de busca e aquisição de informação

Facilitam na navegação web Principalmente em sites que possuem

em sua interface uma vasta possibilidade de escolhas

Tornou-se essencial para grandes sites por seu direcionamento às informações relevantes

Referências