Redes Neurais para Sistemas de Recomendação
uso de Redes Neurais Recorrentes para tratamento de Cold-Start ProblemBy Mario Toledo
Length4h 23m
About this audiobook
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.
Audiobook details
GenreTechnology
Length4 hrs 23 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateOct 28, 2022
LanguagePortuguese
Table of contents
11. INTRODUÇÃO
21.1 Motivação
31.2 Problema
41.3 Objetivo
51.4 Contribuição
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61.5 Metodologia
72. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
82.1 Sistemas de Recomendação
92.2 Métricas de Sistemas de Recomendação
102.3 Limitações de métodos de Sistemas de Recomendação
112.4 Aprendizado de Máquina
122.5 Histórico de Navegação
132.6 Estado da Arte
143. DEFINIÇÃO DO EXPERIMENTO
153.1 Análise dos dados de entrada
163.2 Adaptação dos dados de entrada
173.3 Preparação do Experimento
183.4 Preparação do Experimento
194. PREPARAÇÃO DO EXPERIMENTO
204.1 Avaliação Geral dos Resultados
214.2 Avaliação dos Resultados a partir da função de ativação
224.3 Avaliação dos Resultados a partir do número de épocas
234.4 Avaliação dos Resultados a partir do otimizador
244.5 Avaliação dos Resultados a partir do tamanho do batch
254.6 Comparação dos resultados com outros autores
265. CONCLUSÃO: 5.1 Trabalhos Futuros
27APÊNDICE A Protocolo de Pesquisa Para o Estado da Arte
28APÊNDICE B Execução do Protocolo de Pesquisa Para o Estado da Arte
29APÊNDICE C Código Para Análise dos Dados de Entrada
30APÊNDICE D Código Para Construção e Treinamento das Redes
31APÊNDICE E Configuração do Ambiente de Desenvolvimento
32APÊNDICE F Composição de Cenários Para o Experimento
33APÊNDICE G Resultado da Execução dos Protótipos
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