Representação vetorial distribuída de itens em sistemas de recomendação temporais

• Processo: 20/09354-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2021
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Tiago Agostinho de Almeida
• Beneficiário: Amanda Carnio Pascon
• Instituição Sede: Centro de Ciências em Gestão e Tecnologia (CCGT). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). Campus de Sorocaba. Sorocaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Sistemas de filtragem de informação Sistemas de recomendação Aprendizado computacional Recuperação da informação Análise vetorial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Filtragem Colaborativa | Sistemas de Recomendação Temporal | Inteligência Artificial

Resumo

Com a elevada quantidade de informação e facilidade de acesso, encontrar informações relevantes é uma tarefa que vem se tornando cada difícil. Deste problema, surgiram os sistemas de recomendação, que analisam o comportamento prévio de usuários para emitir recomendações personalizadas de itens. Atualmente, boa parte das empresas possui alguma forma de recomendação em seus canais ou serviços. Ainda assim, muitos problemas da área não foram devidamente solucionados, como a alta dimensionalidade e esparsidade que os problemas de recomendação atuais possuem. Adicionalmente, apesar de resultados promissores terem sido reportados em trabalhos que fizeram uso de informações temporais em algoritmos de recomendação, pouca atenção tem sido dada ao assunto. Com base nesse cenário, este projeto apresenta uma variação temporal para métodos recentes da área de recomendação que combatem os problemas de dimensionalidade e esparsidade mencionados. Sua principal meta é a realização de recomendações personalizadas através de uma representação vetorial com dimensionalidade reduzida que considere informações temporais no treinamento.