recomendação de conteúdo baseada em interações multimodais
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Recomendação de conteúdo baseada em interações multimodais
Arthur Fortes da Costa
Orientador:
Professor Dr. Marcelo Manzato
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RoteiroIntrodução
Plano de PesquisaTrabalhos em Andamento
Recomendação de conteúdo baseada em interações multimodais
1. Introdução
Contextualização
Motivação
Objetivos
2. Plano de PesquisaProjeto
Arquitetura
Ferramentas Auxiliares
Resultados Esperados
3. Trabalhos em AndamentoProposta
Resultados
• As principais funções dos sistemas de recomendação são analisar os dados dos usuários e extrair informações úteis para futuras predições.
• Sistemas atuais:
- Diversos tipos de interações
- Maior processamento de dados
- Tempo Real
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ContextualizaçãoMotivaçãoObjetivo
Contextualização
Figura1. Exemplo de interações Twitter.
• Sistemas computacionais atualmente permitem que os usuários interajam dediversas maneiras
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ContextualizaçãoMotivaçãoObjetivo
Motivação
Figura2. Exemplo de interações em produto vendido na Amazon.
• Nessa linha de pesquisa, foram desenvolvidas inúmeras técnicas que utilizamdiferentes informações do usuário para construir seu perfil de interesses.
• A literatura apresenta uma lacuna em técnicas que unifiquem várias formasde interação do indivíduo em um único modelo.
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ContextualizaçãoMotivaçãoObjetivo
Motivação
• Este plano de pesquisa tem como objetivo desenvolver um modelo de recomendação com base em interações multimodais executadas pelo usuário ao acessar o sistema.
Módulo capaz de processar vários tipo de interação:
Indicar inferências positivas ou
negativas do usuário sobre o conteúdo.
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ContextualizaçãoMotivaçãoObjetivo
Objetivo
• Nosso plano visa a exploração de tais problemas, utilizando-se dos sistemas existentes, para o desenvolvimento de um módulo capaz de originar um sistema baseado em interações multimodais.
• Otimizar e solucionar parte dos problemas aqui citados e contribuir para as demais áreas correlacionadas.
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Projeto
Projeto
Arquitetura
Ferramentas Auxiliares
Resultados Esperados
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Projeto
Arquitetura
Ferramentas Auxiliares
Resultados Esperados
Arquitetura
Figura 3. Arquitetura Atualizada do Modelo Proposto
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Ferramentas Auxiliares
• Bases de Dados
- Last.fm
- MovieLens (10M)
- HetRec
• Ferramentas de Recomendação
- MyMediaLite / Crab / LensKit
• Avaliação de Resultados
- 10-fold cross validation/ All But One (Live One Out)
- MAE e RMSE
- MAP@10, Prec@10 e F1
- Estudo estatísticos: T-student (p < 0.05)
Projeto
Arquitetura
Ferramentas Auxiliares
Resultados Esperados
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Resultados Esperados
Dentre os resultados do presente projeto, destacam-se:
• Um sistema capaz de indicar de listas de recomendação de itens mais
aproximadas as preferências dos usuários.
• Representação mais precisa das preferências do usuário.
• Redução de problemas conhecidos na área de sistemas de recomendação:
- Partida Fria
- Ovelha Negra
- Super Especialização
Projeto
Arquitetura
Ferramentas Auxiliares
Resultados Esperados
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Proposta
Resultados
Proposta
• Desenvolvimento de um modelo capaz de processar:
- Interações Explicitas (Notas atribuídas por usuários)
- Interações Implícitas (Se atribuiu ou não Tags a um item e histórico de navegação)
• Algoritmos existentes para processar os dados: (MyMediaLite)
- BPRMF
- SVD++ / Fatoração de Matrizes
• Processar os resultados obtidos atribuindo pesos às interações com resultados mais
relevantes.
• Gerar um rank unificado para o usuário.
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Proposta
Resultados
Modelo
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• Trabalho inicial submetido à WIC 2014.
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Proposta
Resultados
Modelo
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• Trabalho submetido ao BRACIS 2014.
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Proposta
Resultados
Modelo
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• Trabalho submetido ao Webmedia 2014/ Atual arquitetura do projeto.
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Proposta
Resultados
Modelo
Recomendação de conteúdo baseada em interações multimodais
• Trabalho submetido ao Webmedia 2014/ Atual arquitetura do projeto.
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Proposta
Resultados
Modelo (Resultados de Precisão)
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Proposta
Resultados
ModeloModelo (Resultados de MAP)
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Proposta
Resultados
Diretrizes
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• Utilizar outras técnicas de ensemble learning para unificar os rankings (Stacking,
técnicas não lineares, etc;)
• Utilizar novos algoritmos para processar os dados - BPRMF
• Processar novos tipos de interações.
Recomendação de conteúdo baseada em interações multimodais
Arthur Fortes da Costa
Orientador:
Professor Dr. Marcelo Manzato