Redes Neurais para Sistemas de Recomendação (ePub)
uso de Redes Neurais Recorrentes para tratamento de Cold-Start Problem
(Sprache: Portugiesisch)
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...
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Produktinformationen zu „Redes Neurais para Sistemas de Recomendação (ePub)“
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.
Bibliographische Angaben
- Autor: Mario Toledo
- 2022, 160 Seiten, Portugiesisch
- Verlag: Editora Dialética
- ISBN-10: 6525263263
- ISBN-13: 9786525263267
- Erscheinungsdatum: 28.10.2022
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eBook Informationen
- Dateiformat: ePub
- Grösse: 4.66 MB
- Mit Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Portugiesisch
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