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Artur Lira dos Santos Artur Ribeiro de Aquino Fábio Abrantes Diniz Lucas Silva Figueiredo.

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Apresentação em tema: "Artur Lira dos Santos Artur Ribeiro de Aquino Fábio Abrantes Diniz Lucas Silva Figueiredo."— Transcrição da apresentação:

1 Artur Lira dos Santos Artur Ribeiro de Aquino Fábio Abrantes Diniz Lucas Silva Figueiredo

2 Introdução Funcionamento Motivação Coleta de Informação Estratégias (com demonstração) Técnicas Conclusão

3 O que é um Sistema de Recomendação (SR)? Sistema que tenta prover informações de interesse para o usuário Onde podemos encontrar? Sites de vendas Entretenimento Músicas Vídeos

4 Submarino Last FM

5 recommender web server users DB 2. O servidor WEB pergunta ao SR o que exibir ao usuário 3. O SR decide o que será exibido e retorna a informação 4. O servidor WEB envia o resultado ao cliente 1. O usuário faz um requisição

6 Universo de escolhas muito grande e muitas vezes desconhecido Um SR tenta solucionar este problema diminuindo esse universo Subconjunto de interesses Fidelização Diferencial hoje, praticamente um requisito

7 Identificação Servidor (Cadastro) Cliente (Cookies) Implícita Informações baseadas na navegação Explícita Informações fornecidas pelo usuário

8 Lista de recomendações Sem análise profunda Baseado na popularidade / itens mais usuais Útil, por exemplo, na escolha de um presente, quando não se sabe o que comprar

9 Demonstração

10 Avaliação dos usuários Opiniões armazenadas Notas

11 Histórico / Perfil Recomendações para o usuário Implícitas Explícitas

12 Análise demográfica Interessados em X se interessam por Y

13 Associação por conteúdo Recomendação por similaridade de categorias Autor Gênero

14 Recuperação de Informação (RI) Necessidade descrita pelo usuário Busca explícita Base de informação para o SR Filtragem de Informação (FI) Necessidade inferida pelo sistema Sistemas de recomendação se baseiam principalmente em FI

15 Top N + lidos + vendidos + baixados + apontados (Google) + citados

16 Cross-sell Itens no mesmo carrinho (compra) Adquiridos com intervalo de tempo curto

17 Regras (Knowledge-based) Definidas manualmente Editors choice Extraídas por data mining

18 Filtragem baseada em Conteúdo Seleção de itens que compartilham de uma característica em comum Categorias Carros Usada nas seguintes estratégias Associação por conteúdo Histórico/Perfil

19 Filtragem Colaborativa Troca de experiências entre pessoas de interesses comuns Seleção dos itens a partir das avaliações e aquisições dos usuários Não exige a classificação dos itens Usada nas seguintes estratégias Avaliação dos usuários Análise demográfica

20 Filtragem Híbrida Conteúdo + Colaborativa Junção das vantagens

21 Sistemas de recomendação auxiliam no processo de busca e aquisição de informação Facilitam na navegação web Principalmente em sites que possuem em sua interface uma vasta possibilidade de escolhas Tornou-se essencial para grandes sites por seu direcionamento às informações relevantes

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