An ´ alise e Comparac¸ ˜ ao entre Algoritmos de Filtragem Colaborativa

An ´ alise e Comparac¸ ˜ ao entre Algoritmos de Filtragem
Colaborativa
Erika S. M. Cunhal
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, Renato C. M. F. de Sousa
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, Wesley G. de Andrade
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Departamento de Ciˆ encias da Computac¸ ˜ ao
Pontif´ ıcia Universidade Cat ´ olica de Minas Gerais (PUC Minas) ferika.sthefany,renato.christian,[e-mail] Resumo. A web ´ e um gigantesco reposit ´ orio de informac¸ ˜ ao frequentemente consultado por diversas pessoas ao redor do mundo com necessidades e interesses igualmente diversos. Frente a esse volume massivo de informac¸ ˜ ao dispon´ ıvel, mecanismos capazes de filtrar automaticamente informac¸ ˜ ao indicando as mais relevantes para atender necessidades espec´ ıficas de cada pessoa se tornam extremamente ´ uteis. Atualmente, existem diferentes abordagens para filtragem e recomendac¸ ˜ ao de informac¸ ˜ ao. Neste trabalho realizaremos a an ´ alise e comparac¸ ˜ ao de desempenho de t ´ ecnicas comumente utilizadas, atrav ´ es de m ´ etricas de avaliac¸ ˜ ao de recomendac¸ ˜ ao.
1. Introduc¸ ˜ ao
Atualmente, existe um volume gigantesco de informac¸ ˜ ao dispon´ ıvel na Web. Al ´ em disso, este volume v ˆ em crescendo exponencialmente nos ´ ultimos anos [Rezende et al. 2003].
Para atender a tamb ´ em crescente demanda por informac¸ ˜ ao relevante dos usu ´ arios
[de Albuquerque Barreto et al. 1999], ´ e fundamental a criac¸ ˜ ao de mecanismos que sejam capazes de tratar este volume expressivo de informac¸ ˜ ao dispon´ ıvel. Uma forma de tratamento consiste em filtrar e recomendar informac¸ ˜ ao para usu ´ arios a partir do seu perfil comportamental de consumo de informac¸ ˜ ao. Sistemas que executam esta func¸ ˜ ao s ˜ ao denominados sistemas de recomendac¸ ˜ ao de informac¸ ˜ ao (SRI) [Cazella 2006,
Cazella et al. 2010].
Os SRIs tˆ em se tornado uma ferramenta essencial para organizac¸ ˜ oes que mant ˆ em operac¸ ˜ oes na Web, uma vez que comumente tais organizac¸ ˜ oes precisam indicar produtos, servic¸os e conte ´ udo aos