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A filtragem colaborativa (FC) é uma abordagem de recomendação popular que tem sido amplamente investigada nas últimas duas décadas, dando origem a um conjunto diversificado de algoritmos e a uma grande coleção de ferramentas para avaliar o seu desempenho. Esta investigação propõe uma nova abordagem de recomendação para lidar com os problemas das ovelhas cinzentas e da escassez de dados, com o objetivo de melhorar a precisão da previsão através da inferência de novos utilizadores a partir de utilizadores existentes em conjuntos de dados. Esta transformação cria utilizadores com preferências…mehr

Produktbeschreibung
A filtragem colaborativa (FC) é uma abordagem de recomendação popular que tem sido amplamente investigada nas últimas duas décadas, dando origem a um conjunto diversificado de algoritmos e a uma grande coleção de ferramentas para avaliar o seu desempenho. Esta investigação propõe uma nova abordagem de recomendação para lidar com os problemas das ovelhas cinzentas e da escassez de dados, com o objetivo de melhorar a precisão da previsão através da inferência de novos utilizadores a partir de utilizadores existentes em conjuntos de dados. Esta transformação cria utilizadores com preferências opostas às dos utilizadores reais, o que aumenta o número de utilizadores e resolve os dois problemas mencionados. O desempenho desta abordagem foi avaliado utilizando dois conjuntos de dados, MovieLens e FilmTrust. De um modo geral, este livro contribui para o desenvolvimento de melhores sistemas de recomendação, capazes de ultrapassar os desafios da sobrecarga de dados e de melhorar a experiência do utilizador.
Autorenporträt
Abdellah El Fazziki ist Doktor der Informatik an der Universität Sidi Mohamed Ben Abdellah und hat sich auf Empfehlungssysteme spezialisiert.Mohammed Benbrahim ist Professor an der Universität Sidi Mohamed Ben Abdellah, Koordinator des Masterstudiengangs Smart Industry und Direktor des Labors für Systemtechnik, -modellierung und -analyse.