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Title: Aplicação de um modelo de curiosidade como discovery utility para sistemas de recomendação de músicas.
Authors: Araújo, Breno Washington Lage de
metadata.dc.contributor.advisor: Sousa, Alexandre Magno de
metadata.dc.contributor.referee: Sousa, Alexandre Magno de
Torres, Luiz Carlos Bambirra
Araújo, Janniele Aparecida Soares
Keywords: Sistemas de recomendação
Discovery utilities
Curiosidade
Issue Date: 2020
Citation: ARAÚJO, Breno Washington Lage de. Aplicação de um modelo de curiosidade como discovery utility para sistemas de recomendação de músicas. 2020. 104 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2020.
Abstract: Sistemas de recomendação tradicionais buscam recomendar itens que sejam similares àqueles já acessados pelo usuários, porém, em longo prazo, essa priorização da relevância tende a tornar as recomendações mais familiares, falhando em despertar o interesse dos usuários e também torna as recomendações mais restritas a itens mainstream. Algumas soluções para esse problema buscam inserir mais dimensões nas recomendações levando em conta outros aspectos além da similaridade para gerar suas listas de recomendação, essas são chamadas de Discovery Utilities (DUs). Entretanto, essas soluções, em geral, não levam em consideração as necessidades individuais dos usuários. Desse modo, este trabalho propõe uma solução que busca representar as características individuais dos usuários com relação ao consumo de itens de um determinado sistema de serviços por meio da curiosidade de seus usuários. O intuito é utilizar a curiosidade como DUs em um sistema de recomendação. Para isso, a partir do histórico dos usuários, é construída uma curva que representa o perfil de curiosidade dos usuários fundamentada na teoria da psicologia chamada de Curva de Wundt. Os itens são então ranqueados por sua relevância e também pelo nível de curiosidade que apresentam. A solução então seleciona itens que sejam tanto relevantes e que se adéquem às necessidade de curiosidade dos usuários. Experimentos foram realizados utilizando um dataset da plataforma de serviços de consumo de música online LastFM para avaliar a performance do sistema em comparação aos baselines existentes na literatura. Os resultados mostraram que, se comparado aos baselines, a solução consegue apresentar listas de recomendação mais diversificadas, aumentando o número de itens recomendados e a personalização das listas de recomendação geradas que atendam melhor ao perfil de cada usuário.
metadata.dc.description.abstracten: Traditional recommendation systems aim to recommend items that are similar to those already accessed by users, however, in the long term, this prioritization of relevance tends to make recommendations more familiar, failing to arouse users’ interest and also making the recommendations more restricted to mainstream items. Some solutions to this problem aim to insert more dimensions in the recommendations taking into account other aspects besides the similarity to generate their recommendation lists, called DUs. However, these solutions, in general, do not take into account the individual necessity of users. Thus, this work proposes a solution to represent the individual characteristics of users in relation to their consumption of items in a given service system through the curiosity of them. The aim is to use the curiosity as a DUs in a recommendation system. For this, using the users historic, a curve is constructed that represents the user curiosity profile based on the theory of psychology called the Wundt Curve. The items are then ranked by their relevance and also by their level of curiosity. The solution selects items that are both relevant and that fit the users’ curiosity needs. Experiments were carried out using a dataset from the LastFM online music streaming platform to evaluate the performance of the system in comparison to the baselines in the literature. The results showed that, compared to the baselines, the solution is able to present more diversified recommendation lists, increasing the number of recommended items and better customization of the generated recommendation lists that meeting the profile of each user.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2868
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