Redes Neurais para Sistemas de Recomendação:uso de Redes Neurais Recorrentes para tratamento de Cold-Start Problem
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Redes Neurais para Sistemas de Recomendação:uso de Redes Neurais Recorrentes para tratamento de Cold-Start Problem

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Cold-Start Problem é um problema recorrente em Sistemas de Recomendação nas seguintes situações: quando um novo item é adicionado ao sistema e não possui nenhuma avaliação prévia; ou quando

Autor(a): Mario Toledo
Editorial:Editora dialetica
Edición:2022-10-27
Formato:Libro Impreso Por Demanda
ISBN: 9786525263274

 
Cold-Start Problem é um problema recorrente em Sistemas de Recomendação nas seguintes situações: quando um novo item é adicionado ao sistema e não possui nenhuma avaliação prévia; ou quando um usuário sem histórico de avaliação entra no sistema. Avaliando as diferentes situações em que o Cold-Start Problem se apresenta, é possível considerar o uso do histórico de navegação como alternativa para geração de recomendações. Levando em conta o formato sequencial dos dados, estudos sugerem o uso de Redes Neurais Recorrentes (RNN) por permitir maior entendimento da sequência de dados e seu contexto. Durante a revisão sistemática realizada neste trabalho, as arquiteturas de LSTM, GRU e híbridas aparecem com frequência entre as pesquisas relacionadas ao tema. Entretanto, os autores dos trabalhos revisados não comparam as arquiteturas entre si, o que é crucial para o entendimento das vantagens e desvantagens do uso de dados do histórico de navegação com RNN. Este estudo propõe a comparação das arquiteturas de LSTM, GRU e híbridas de RNN através da criação de protótipos utilizando a mesma base de entrada, avaliando suas performances através dos valores de Acurácia, Revocação, Precisão e F1-Score.
Alto
230 mm
Ancho
155 mm
Autor(a)
Mario Toledo
Editorial
Editora Dialetica
Idioma
por
ISBN
9786525263274
Páginas
160
País de publicación
Brasil
Fecha de publicación
2022-10-27
Profundidad
8.95 mm
Peso
248 gr
Editora dialetica
PAP00684801
100 Artículos
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