CD605 — Sistemas de Recomendação
Ementa, programa e bibliografia da disciplina CD605.
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Ementa
Introdução aos sistemas de recomendação: métodos baseados em similaridade entre usuários, em conteúdo e abordagens híbridas. Filtragem colaborativa por técnicas diretas e por modelos. Fatoração de matrizes aplicada à recomendação. Uso de redes neurais em sistemas de recomendação. Tratamento do problema de início frio. Medidas de diversidade e de descoberta inesperada nas recomendações. Avaliação de desempenho por métricas em diferentes cenários. Aspectos éticos e potenciais vieses em sistemas de recomendação. Atividades práticas com estudos de caso.
Programa
1. Introdução aos Sistemas de Recomendação
- Conceitos básicos
- Tipos de sistemas de recomendação
- Aplicações práticas
2. Métodos Baseados em Similaridade e Conteúdo
- Similaridade entre usuários e itens
- Recomendação baseada em conteúdo
- Métodos híbridos
3. Filtragem Colaborativa
- Técnicas baseadas em memória
- Técnicas baseadas em modelos
- Avaliação de recomendações
4. Fatoração de Matrizes
- Modelagem por fatoração de matrizes
- Representações latentes
- Aplicações em recomendação
5. Redes Neurais para Recomendação
- Introdução a modelos neurais
- Recomendação baseada em aprendizado profundo
6. Problemas e Métricas em Recomendação
- Problema de início frio
- Diversidade e descoberta inesperada
- Métricas de desempenho
7. Ética e Estudos de Caso
- Vieses em recomendações
- Aspectos éticos
- Estudos de caso e aplicações práticas
Referências
- AGGARWAL, Charu C. Recommender Systems: The Textbook. [S. l.]: Springer, 2016.