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Roteiro Motivação Objetivos Sistemas de recomendação Mapas auto-organizáveis Modelo Proposto Conclusões Trabalhos Futuros 2.

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2 Roteiro Motivação Objetivos Sistemas de recomendação Mapas auto-organizáveis Modelo Proposto Conclusões Trabalhos Futuros 2

3 Motivação Recomendação de filmes 3

4 Objetivo Auxiliar clientes de vídeo locadoras – Prova de conceito de sistema de recomendação utilizando mapas auto- organizáveis 4

5 Conceitos Fundamentais Sistemas de recomendação Redes SOM 5

6 Sobrecarga de informação Lojas virtuais Diversidade Marketing direto Sistemas de recomendação 6

7 Filtragem baseada em conteúdo Similaridade entre usuário e item Baseada no perfil do usuário previamente construído O perfil é conhecido através do conteúdo dos itens 7

8 Filtragem baseada em conteúdo Vantagens: Não são necessárias avaliações Recomenda todos os itens Desvantagens: Avalia conteúdo textual Superespecialização 8

9 Mapas auto-organizáveis Redes SOM (Self-organizing maps) Competitivo e não-supervisionado Teuvo Kohonen Córtex cerebral 9

10 Arquitetura das redes SOM Unidades de saída (neurônios) Pesos das conexões Unidades de entrada

11 Treinamento Competitivo e não-supervisionado Distância euclidiana Região de vizinhança Atualização de pesos 11 Região de vizinhança

12 Modelo proposto Sistema de recomendação para locadoras Baseado no histórico de locações Utiliza redes SOM Um mapa por cliente 12

13 Treinamento Inicia ciclo de treinamento 13

14 Treinamento 14 Apresenta filme do histórico Inicia ciclo de treinamento

15 Treinamento 15 Apresenta filme do histórico Seleção do melhor neurônio Inicia ciclo de treinamento

16 Treinamento 16 Apresenta filme do histórico Seleção do melhor neurônio Atualiza pesos Inicia ciclo de treinamento

17 Treinamento 17 Apresenta filme do histórico Seleção do melhor neurônio Atualiza pesos Há filmes não apresentadas no histórico? Inicia ciclo de treinamento

18 Treinamento 18 Apresenta filme do histórico Seleção do melhor neurônio Atualiza pesos Há filmes não apresentadas no histórico? Sim Inicia ciclo de treinamento

19 Treinamento 19 Apresenta filme do histórico Seleção do melhor neurônio Atualiza pesos Há filmes não apresentadas no histórico? Os ciclos terminaram? Não Sim Inicia ciclo de treinamento

20 Treinamento 20 Apresenta filme do histórico Seleção do melhor neurônio Atualiza pesos Há filmes não apresentadas no histórico? Os ciclos terminaram? Não Sim Inicia ciclo de treinamento

21 Treinamento 21 Apresenta filme do histórico Seleção do melhor neurônio Atualiza pesos Há filmes não apresentadas no histórico? Os ciclos terminaram? Finaliza treinamento Não Sim Inicia ciclo de treinamento

22 Funcionamento do modelo Rede treinada Cliente apresenta um novo filme à rede Filmes com maior similaridade Decisão do cliente 22

23 Experimentos MovieLens Data Set Pública Avaliações (1-5) Acervo de filmes avaliações por 943 usuários para 1682 itens 23

24 Experimentos Cada usuário foi tratado como um cliente da locadora Base de avaliações dividida entre treinamento e teste (80%/20%) 24

25 Experimentos Parâmetros: – Gêneros – Ano de lançamento – Número de locações 25

26 Modelo x rede SOM 26 GênerosAno Número de locações Filme neurônio

27 Modelo x rede SOM 27 GênerosAno Número de locações Filme Neurônio vencedor

28 Resultados 28 Resultados para o cliente 1 e o filme Independence Day TítuloGêneroAnoNúmero de locaçõesAvaliação Independence Day Ação/Ficção científica/Guerra Starship Troopers Ação/Aventura/Ficção científica/Guerra Star Wars Ação/Aventura/Ficção científica/Guerra/Romance Empire Strikes Back, The Ação/Aventura/Ficção científica/Guerra/Romance

29 Resultados 29

30 Resultados Resultados para o cliente 6 e o filme Pulp Fiction TítuloGêneroAnoNúmero de locaçõesAvaliação Pulp FictionCrime/Drama GoodFellasCrime/Drama Donnie BrascoCrime/Drama Godfather, TheCrime/Drama

31 Resultados 31

32 Conclusões Mapas auto-organizáveis mostraram-se um bom método para construção do perfil de cliente Foi possível construir o perfil e conduzir o cliente a uma boa escolha 32

33 Discussões Não foi possível obter dados reais Clientes com poucos filmes no histórico obtêm resultados com filmes de pouca similaridade entre si 33

34 Trabalhos futuros Agregar outros parâmetros para construção do perfil, como atores, diretor, premiações Interface gráfica para interação com usuário Armazenamento do mapa Atualização dinâmica do mapa 34

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