Filtragem colaborativa baseada no algoritmo k-Nearest Neighbors - Moura Costa, António Alexandre;A. Ramos, Felipe B.;de Almeida, Hyggo O.
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Com o surgimento da Web 2.0 o volume de informações disponíveis na Internet cresceu acentuadamente, tornando cada vez mais difícil para o usuário alcançar a informação desejada. A filtragem colaborativa é uma das abordagens mais eficazes na área de recomendação. Dentre os algoritmos colaborativos, o k-Nearest Neighbors (kNN) destaca-se como uma alternativa simples, popular e capaz de fornecer excelentes resultados. Esse algoritmo gera recomendações a partir das avaliações dos usuários mais similares (vizinhos mais próximos) ao usuário alvo. Apesar de sua eficácia, o kNN apresenta um custo…mehr

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Produktbeschreibung
Com o surgimento da Web 2.0 o volume de informações disponíveis na Internet cresceu acentuadamente, tornando cada vez mais difícil para o usuário alcançar a informação desejada. A filtragem colaborativa é uma das abordagens mais eficazes na área de recomendação. Dentre os algoritmos colaborativos, o k-Nearest Neighbors (kNN) destaca-se como uma alternativa simples, popular e capaz de fornecer excelentes resultados. Esse algoritmo gera recomendações a partir das avaliações dos usuários mais similares (vizinhos mais próximos) ao usuário alvo. Apesar de sua eficácia, o kNN apresenta um custo computacional elevado ao ser executado em grandes bases de dados, tornando sua aplicação inviável em alguns domínios. Neste trabalho objetiva-se melhorar o desempenho do kNN a partir da restrição do espaço de busca dos vizinhos mais próximos. O método proposto utiliza uma heurística de seleção baseada na escolha dos usuários que mais avaliaram itens. Como resultado, constatou-se que utilizando apenas 15% dos usuários na busca dos vizinhos, consegue-se reduzir significativamente o custo computacional, porém mantendo alto nível de acurácia.
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Autorenporträt
Dr. António Costa possui graduação-2011, mestrado-2014 e doutorado-2019 em Ciência da Computação pela Univ. Federal de Campina Grande. Tem experiência na área de Ciência da Computação, ênfase em Engenharia de Software, atuando principalmente nos seguintes temas: projetos ágeis, formação de equipes, inteligência artificial e algoritmos genéticos.