Banca de DEFESA: DIEGO CORREA DA SILVA
Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : DIEGO CORREA DA SILVA
DATA : 01/07/2021
HORA: 10:00
LOCAL: http://meet.google.com/rao-vzvp-yjb
TÍTULO:
Explorando Calibragem Ponderada, Balanceamentos e Métricas para Justiça em Sistemas de Recomendação
PALAVRAS-CHAVES:
calibragem, justiça, balanceamento, sistemas de recomendação, precisão
PÁGINAS: 150
RESUMO:
Sistemas de recomendação são ferramentas utilizadas para sugerir itens que possivelmente sejam de interesse dos usuários. Estes sistemas baseiam-se no histórico de preferências do usuário para gerar uma lista de sugestões que possuam maior similaridade com os itens do histórico do usuário, visando uma melhor precisão e um menor erro. É esperado que ao recomendar um item, o usuário dê um retorno ao sistema, indicando se gostou ou o quanto gostou do item recomendado. A interação do usuário com o sistema possibilita um melhor entendimento dos gostos dos usuários, que com o tempo, adiciona mais e mais itens a seu perfil de preferências. A recomendação baseada em similaridade do item com as preferências, buscando a melhor precisão pode causar efeitos colaterais na lista como: superespecialização das recomendações em um determinado núcleo de itens, pouca diversidade de categorias e desbalanceamento de categoria ou gênero. Assim, esta dissertação tem como objetivo explorar a calibragem, que é um meio para produzir recomendações que sejam relevantes aos usuários e ao mesmo tempo considerar todas as áreas de suas preferências, buscando evitar a desproporção na lista de recomendação. Para isto, são abordadas formas de ponderar o balanceamento entre a relevância das recomendações e a calibragem baseada em medidas de divergência. A hipótese é que a calibragem pode contribuir positivamente para recomendações mais justas de acordo com a preferência do usuário. A pesquisa é realizada através de uma ampla abordagem que contempla nove algoritmos de recomendação aplicados nos domínios de filme e música, analisando três de medidas de divergência, dois pesos de balanceamento personalizado e dois balanceamentos entre relevância-calibragem. A avaliação é analisada com métricas amplamente utilizadas, assim como métricas propostas. Os resultados indicam que a calibragem produz efeitos positivos tanto para a precisão da recomendação quanto para a justiça com as preferências do usuário, criando listas de recomendação que respeitem todas as áreas. Os resultados também indicam qual é a melhor combinação para obter um melhor desempenho ao aplicar as propostas de calibragem.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2011187 - FREDERICO ARAUJO DURAO
Interno - 2130353 - RICARDO ARAUJO RIOS
Interna - 2115505 - TATIANE NOGUEIRA RIOS
Externo à Instituição - JOÃO BATISTA DA ROCHA JÚNIOR - UEFS
Externo à Instituição - LEANDRO BALBY MARINHO - UFCG