Recomendação de Música baseada em Filtros Colaborativos utilizando Informação Temporal
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Date
2020
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The Eurographics Association
Abstract
Diversos estudos realizados nos últimos anos revelaram que os hábitos de audição de música seguem determinados padrões ao longo do tempo, tais como a preferência por ouvir determinados artistas ou géneros musicais em certos períodos do dia e em determinados dias da semana. Porém, apenas recentemente têm surgido algoritmos de recomendação que tiram partido deste conhecimento para melhorar as recomendações. Uma das abordagens mais estudada e utilizada em produtos comercias é a de Filtros Colaborativos, que se foca nas músicas ouvidas por utilizadores com gostos semelhantes, mas que deixa de fora o contexto temporal em que estas foram ouvidas. Neste trabalho, apresentamos uma análise da utilização de informação temporal em técnicas de filtros colaborativos baseadas em sessões. De forma a medir a importância do contexto temporal na recomendação, comparámos dois algoritmos: um algoritmo base, sem recurso a informação temporal; e um algoritmo que tira partido de características temporais das sessões. Estas características são usadas pelo algoritmo para inferir similaridade entre as sessões. Para avaliar os dois algoritmos em termos de precisão e ordenação das recomendações, medimos o HitRatio e Mean Reciprocal Rank. Os resultados evidenciam que a inclusão de características temporais neste tipo de algoritmos é benéfica para melhorar a precisão, mas não a ordenação das listas de recomendações geradas.
Description
@inproceedings{10.2312:pt.20131351,
booktitle = {5a Conferência Nacional sobre Interação},
editor = {Magalhães, Luís and Santos, Beatriz},
title = {{Recomendação de Música baseada em Filtros Colaborativos utilizando Informação Temporal}},
author = {Dias, Ricardo and Fonseca, Manuel J.},
year = {2020},
publisher = {The Eurographics Association},
ISBN = {978-3-03868-131-1},
DOI = {10.2312/pt.20131351}
}