Um algoritmo de filtragem colaborativa baseado em SVD

Abstract

A presente dissertação tem como objetivo contribuir com a pesquisa na área de sistemas de recomendaçãao e propõe um algoritmo de ?ltragem colaborativa baseado em Decomposição por Valor Singular (SVD) que modela o per?l de um grande grupo de usuários, com o intuito de fazer recomendações personalizadas a eles. Tal algoritmo utiliza técnicas normalmente utilizadas no treinamento de redes neurais arti?cais, técnicas de estatística e de álgebra linear para processar as recomendações. É proposta uma maneira inteligente de se inicializar o modelo do algoritmo, que acaba por acelerar a convergência do treinamento e melhora a e?cácia do mesmo. As experimentações foram realizadas no contexto do concurso Net?ix Prize, que disponibiliza uma grande base de dados e uma metodologia de avaliação dos resultados. Tais experimentações realizadas e uma análise comparativa com outro algoritmo demonstram que o algoritmo proposto retorna resultados mais precisos, apesar de ser mais lento. Além disso, o algoritmo também foi experimentado em conjunto com este outro algoritmo e as recomendações geradas por esta combinação se mostraram ainda mais precisas.