{"id":5392,"date":"2023-12-06T20:42:07","date_gmt":"2023-12-06T23:42:07","guid":{"rendered":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/?p=5392"},"modified":"2025-09-03T18:26:23","modified_gmt":"2025-09-03T21:26:23","slug":"defesa-de-dissertacao-14-12-2023-ryan-dutra-de-abreu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/defesa-de-dissertacao-14-12-2023-ryan-dutra-de-abreu\/","title":{"rendered":"Defesa de disserta\u00e7\u00e3o (14\/12\/2023): Ryan Dutra de Abreu"},"content":{"rendered":"

Discente:<\/strong> Ryan Dutra de Abreu<\/p>\n

T\u00edtulo:<\/b>\u00a0Um Estudo sobre a Integra\u00e7\u00e3o de Algoritmos de Filtragem Colaborativa e Detec\u00e7\u00e3o de Comunidades para Melhoria do Desempenho das Recomenda\u00e7\u00f5es<\/p>\n

Orientadores: <\/b>Laura Silva de Assis (orientadora) e Douglas de Oliveira Cardoso (co-orientador)<\/p>\n

Banca: <\/b>Laura Silva de Assis (Cefet\/RJ), Douglas de Oliveira Cardoso (IPT),\u00a0 Diego Nunes Brand\u00e3o (Cefet\/RJ) e Jo\u00e3o Nuno Vinagre Marques da Silva (NESC TEC \/ Universidade do Porto)<\/p>\n

Dia\/hora:<\/strong> 14 de dezembro de 2023, \u00e0s 11h<\/span><\/p>\n

Link da sala: <\/strong>https:\/\/teams.microsoft.com\/l\/meetup-join\/19%3aWfXqePNzHUyNHsKx_j1mGEKCA8uCBTA5fBbU9lGpm781%40thread.tacv2\/1701372300703?context=%7b%22Tid%22%3a%228eeca404-a47d-4555-a2d4-0f3619041c9c%22%2c%22Oid%22%3a%2291e505cb-28d8-40f6-a547-adfd127dabca%22%7d<\/span><\/a><\/p>\n

Resumo: <\/b>A recomenda\u00e7\u00e3o de itens em sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o \u00e9 uma t\u00e9cnica amplamente utilizada para auxiliar os usu\u00e1rios na descoberta de conte\u00fado relevante. Tradicionalmente, os algoritmos de recomenda\u00e7\u00f5es baseados em filtragem colaborativa s\u00e3o os mais utilizados no campo devido ao seu bom desempenho frente \u00e0s demais abordagens. Esses algoritmos buscam identificar padr\u00f5es globais de similaridade entre usu\u00e1rios ou itens para gerar recomenda\u00e7\u00f5es. Neste trabalho, investigamos como a combina\u00e7\u00e3o das tarefas de recomenda\u00e7\u00e3o e detec\u00e7\u00e3o de comunidades \u00a0pode levar a recomenda\u00e7\u00f5es melhores do que aquelas obtidas sem considerar comunidades impl\u00edcitas. Para isso, avaliamos experimentalmente v\u00e1rias combina\u00e7\u00f5es de m\u00e9todos para detec\u00e7\u00e3o de comunidades e algoritmos de recomenda\u00e7\u00e3o, os quais foram submetido \u00e0 experimentos computacionais considerando tanto conjuntos de dados sint\u00e9ticos quanto reais. O objetivo intr\u00ednseco deste esfor\u00e7o foi o de revelar padr\u00f5es interessantes no comportamento dos sistemas resultantes. Os resultados obtidos mostram que a inclus\u00e3o de detectores de comunidades no sistema pode melhorar significativamente tanto a efic\u00e1cia quanto a efici\u00eancia dos algoritmos de recomenda\u00e7\u00e3o em alguns cen\u00e1rios. Essas descobertas podem ser usadas para ajudar pesquisadores e profissionais de ci\u00eancia de dados a compreender melhor os benef\u00edcios e limita\u00e7\u00f5es dessa metodologia. Por fim, as descobertas aqui obtidas podem ser aplicadas em menor ou maior grau em diversos dom\u00ednios onde a personaliza\u00e7\u00e3o de recomenda\u00e7\u00f5es em n\u00edvel local pode ser uma abordagem eficaz para melhorar a experi\u00eancia do usu\u00e1rio, sobretudo em situa\u00e7\u00f5es onde exista uma grande estrutura de redes e comunidades bem definidas.<\/p>\n

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Disserta\u00e7\u00e3o\u00a0<\/strong>\"\"<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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