Representação vetorial distribuída de usuários em sistemas de recomendação

• Processo: 19/15393-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Tiago Agostinho de Almeida
• Beneficiário: Bruno Bevilacqua Rizzi
• Instituição Sede: Centro de Ciências em Gestão e Tecnologia (CCGT). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). Campus de Sorocaba. Sorocaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Inteligência artificial Sistemas de recomendação Processamento de linguagem natural Campo vetorial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Representação Vetorial Distribuída | sistemas de recomendação | Inteligência Artificial

Resumo

Atualmente, há uma crescente disponibilidade de conteúdo digital. Com a elevada quantidade de informação e facilidade de acesso, as pessoas enfrentam uma dificuldade cada vez maior em encontrar informações relevantes. Deste problema, nasceram os sistemas de recomendação, que analisam o comportamento prévio de usuários para emitir recomendações personalizadas de itens. Atualmente, boa parte das empresas possuem alguma forma de recomendação em seus canais ou serviços. Ainda assim, muitos problemas da área não foram devidamente solucionados, um deles sendo a alta dimensionalidade e esparsidade que os problemas de recomendação atuais possuem. Com base nesse cenário, este projeto apresenta um novo método que tem como principal objetivo contornar o problema de alta dimensionalidade, sem comprometer o desempenho. O método proposto será uma modificação de métodos recentes da área de recomendação, que, por sua vez, são inspirados em métodos já consolidados da área de processamento de linguagem natural. Sua principal meta é a realização de recomendações personalizadas através de uma representação vetorial com dimensionalidade reduzida.