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1. Santos, Anderson Pimentel dos. Sistema de recomenda??o baseado em agrupamento usando Propaga??o de Afinidades.

Degree: 2017, Universidade Federal do Amazonas

Recomendar itens baseados na similaridade de interesses (Filtragem Colaborativa) ? atrativo para muitos dom?nios: livros, filmes, m?sicas, produtos e etc, mas isso nem sempre funciona bem devido ao fato das cole??es de itens serem muitos esparsas, como ocorre em empresas como Amazon, Netflix, Spotify, entre outras. A Filtragem Colaborativa baseada em agrupamento prop?e maior escalabilidade para cole??es muito esparsas, sua premissa ? que se a pessoa a e pessoa b gostam de um mesmo conjunto de filmes, ent?o provavelmente a pessoa a gostara de outros filmes que a pessoa b gosta. Aglomerando pessoas em grupos baseados nos itens que elas compraram, pode-se obter boas recomenda??es de itens a serem comprados, dessa forma, as predi??es podem ser feitas aglomerando-se pessoas em grupos em fun??o dos filmes que elas assistem (agrupamento baseado no usu?rio) e/ou grupos de filmes que tendem a ser do gosto das mesmas pessoas (agrupamento baseado no item). O K-means ? um algoritmo cl?ssico de agrupamento, sendo simples, eficiente e amplamente utilizado, entretanto podemos citar algumas limita??es em seu uso, como, o n?mero de grupos que deve ser definido a priori, a sensibilidade a escolha inicial dos centr?ides na cria??o dos grupos, a possibilidade de gerar grupos vazios, entre outros. O algoritmo Propaga??o de Afinidades ? uma alternativa ao k-means, ? um algo-ritmo proposto recentemente que ganhou grande popularidade na aplica??o em ?reas da bioinform?tica, apresentando bons resultados para problemas de agrupamentos de sequencias de DNA, mas tamb?m vem sendo aplicado em outras ?reas, como agrupa-mento de faces (imagem), cole??es de filmes e na sumariza??o de textos. Neste trabalho ? apresentada a implementa??o do algoritmo Propaga??o de Afinidades em sistemas de recomenda??o baseados em agrupamento, com o intuito de investigar se os bons resultados que o algoritmo tem mostrado em outras ?reas s?o v?lidos tamb?m para a ?rea de recomenda??o de v?deos baseada em agrupamento, realizando compara??es entre cole??es de Filmes por meio de m?tricas de avalia??o de predi??o para sistemas de recomenda??o.

Recommend items based on similarity of interests (Collaborative Filtering) is attractive to many domains: books, movies, music, products and etc. However, it's not always works well due to the fact of collections of items as scattered as in companies such as Amazon, Netflix, Spotify, among others. Clustering based collaborative filtering proposes greater scalability for very sparse collections, its premise is if the person a and person b like the same set of movies, then the person a probably will like other movies the person b likes. Clustering people into groups based on the items they bought, one can get good recommendations for items to be bought, in this way, predictions can be made by crowding people into groups, based on the movies they watched(user-based) and/or groups of movies which tend to be of the taste of the people the same interest(item-based). The K-means is a classic clustering algorithm, being simple,…

Advisors/Committee Members: Moura, Edleno Silva de, 40748758291, http://lattes.cnpq.br/4737852130924504, Melo, C?sar Augusto Viana, Cavalcanti, Jo?o Marcos Bastos, [email protected].

Subjects/Keywords: Sistema de recomenda??o; Filtragem colaborativa; Propaga??o de afinidades; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO

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APA (6th Edition):

Santos, A. P. d. (2017). Sistema de recomenda??o baseado em agrupamento usando Propaga??o de Afinidades. (Masters Thesis). Universidade Federal do Amazonas. Retrieved from https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6258

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Santos, Anderson Pimentel dos. “Sistema de recomenda??o baseado em agrupamento usando Propaga??o de Afinidades.” 2017. Masters Thesis, Universidade Federal do Amazonas. Accessed November 28, 2020. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6258.

MLA Handbook (7th Edition):

Santos, Anderson Pimentel dos. “Sistema de recomenda??o baseado em agrupamento usando Propaga??o de Afinidades.” 2017. Web. 28 Nov 2020.

Vancouver:

Santos APd. Sistema de recomenda??o baseado em agrupamento usando Propaga??o de Afinidades. [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2017. [cited 2020 Nov 28]. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6258.

Council of Science Editors:

Santos APd. Sistema de recomenda??o baseado em agrupamento usando Propaga??o de Afinidades. [Masters Thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2017. Available from: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6258

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