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dc.contributor.advisorFortes, Reinaldo Silvapt_BR
dc.contributor.authorGomes, Clara Lóris de Sales-
dc.date.accessioned2024-03-19T11:11:59Z-
dc.date.available2024-03-19T11:11:59Z-
dc.date.issued2024pt_BR
dc.identifier.citationGOMES, Clara Lóris de Sales. RecSysExp2: aprimorando o framework de implementação e validação em sistemas de recomendação. 2024. 50 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6707-
dc.description.abstractO constante aumento de dados disponíveis gerou a necessidade de Sistemas de Recomendação capazes de filtrar informações relevantes aos usuários. No entanto, a busca por conteúdo verda- deiramente significativo para os usuários, muitas vezes com necessidades e expectativas diversas, demanda a incorporação de métricas além da acurácia, como a novidade, a diversidade ou a serendipidade. Para lidar com isso, torna-se necessário a aplicação de técnicas de otimização multiobjetivo. O framework RecSysExp, desenvolvido por Natali (2023), foi criado com o intuito de simplificar a realização de experimentos em recomendação, abrangendo todas as etapas do processo. No entanto, o framework apresenta limitações ao não contemplar recomendações mul- tiobjetivo e métricas de avaliação que não estejam relacionadas com a medida de acurácia, o que fundamenta a expansão proposta por este trabalho. O objetivo central deste trabalho é enriquecer o RecSysExp para suprir essas limitações. Isso envolve a criação de uma infraestrutura que viabilize a integração de métodos para a implementação de Sistemas de Recomendação multiob- jetivo, e a incorporação de métricas de avaliação que considerem a novidade das recomendações, tornando-o mais abrangente. Ao expandir o RecSysExp este trabalho visa ampliar os cenários de uso do framework. Foram conduzidos experimentos computacionais, a fim de demonstrar a eficácia das melhorias introduzidas no framework RecSysExp. O experimento foi estruturado para testar a capacidade do sistema aprimorado em lidar com recomendações multiobjetivo.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectSistemas de recomendaçãopt_BR
dc.subjectFrameworkpt_BR
dc.subjectRecomendação multiobjetivopt_BR
dc.subjectMétrica avaliação novidadept_BR
dc.titleRecSysExp2 : aprimorando o framework de implementação e validação em sistemas de recomendação.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeFortes, Reinaldo Silvapt_BR
dc.contributor.refereeFerreira, Anderson Almeidapt_BR
dc.contributor.refereeVeloso, Bráulio Mirandapt_BR
dc.description.abstractenThe constant increase in available data has generated the need for Recommendation Systems capable of filtering relevant information for users. However, the search for truly meaningful content for users, often with diverse needs and expectations, requires the incorporation of metrics beyond accuracy, such as novelty, diversity, or serendipity. To address this, the application of multi- objective optimization techniques becomes necessary. The framework RecSysExp, developed by Natali (2023), was created with the intention of simplifying the conduct of experiments in recommendation, covering all stages of the process. However, the framework has limitations by not considering multi-objective recommendations and evaluation metrics unrelated to accuracy, which justifies the expansion proposed by this work. The central objective of this work is to enrich RecSysExp to address these limitations. This involves the inclusion of methods that allow the implementation of multi-objective Recommendation Systems and the incorporation of evaluation metrics that consider the novelty of recommendations, making it more comprehensive. By expanding RecSysExp, this work aims to broaden the use cases of the framework. Computational experiments were conducted to demonstrate the effectiveness of the improvements introduced in the framework RecSysExp. The experiment was structured to test the enhanced system’s ability to handle multi-objective recommendations.pt_BR
dc.contributor.authorID18.2.4004pt_BR
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