Sistemas de Recomendao Artur Lira dos Santos Artur

Sistemas de Recomendação Artur Lira dos Santos Artur Ribeiro de Aquino Fábio Abrantes Diniz Lucas 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

Funcionamento 1. 2. 3. 4. O usuário faz um requisição O servidor WEB pergunta ao SR o que exibir ao usuário O SR decide o que será exibido e retorna a informação O servidor WEB envia o resultado ao cliente users ? web server recommender DB

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