Diversificação de Recomendação em Cidades Inteligentes: Estudo e Estrutura de Abordagem

Gabriel Machado Lunardi, Guilherme Medeiros Machado, José Palazzo Moreira de Oliveira

Resumo


O emprego de Sistemas de Recomendação em praticamente todos os serviços on-line, na atualidade, faz com que as pessoas interajam com eles cada vez mais, principalmente quando se considera o domínio de cidades inteligentes. Entretanto, esses sistemas têm acumulado críticas ao longo do tempo devido à sua ênfase demasiada em similaridade, que acaba produzindo recomendações que são muitas vezes óbvias e redundantes e coloca os usuários em uma “bolha de filtro”, limitando suas experiências. Como solução, surge a diversificação de recomendação, que implica em um problema de como balancear a acurácia e diversidade já que o aumento da diversidade diminui a acurácia e vice-versa. Trabalhos existentes buscam diversificar utilizando pós-filtragem ou com base no próprio algoritmo de recomendação sendo, a primeira abordagem, a mais comum. Portanto, neste artigo é proposto, a partir de um vasto estudo bibliográfico, um esboço de abordagem híbrida que busca maximizar a diversidade com perdas mínimas de acurácia, aplicada no domínio de cidades inteligentes, visando atenuar o efeito de “bolha de filtro”.

Texto completo:

PDF