Algoritmo de Recomendação Baseado em Passeios Aleatórios num Grafo Bipartido

Abstract

Resumo: Neste trabalho apresentamos um novo algoritmo de recomendação para aplicações de E-commerce, baseado em passeios aleatórios num grafo bipartido. O desempenho do mesmo é testado com dados provenientes de transações comerciais reais e os resultados comparados com os de cinco outros algoritmos. Por fim, apresentamos possíveis generalizações do algoritmo, tornando-o muito versátil em aplicações práticas.Palavras-chave: Algoritmos de Recomendação, Filtragem Colaborativa, Passeios Aleatórios. Abstract:In this paper we present a new recommendation algorithm for Ecommerce applications, based in random walks in a bipartite graph. Its performance is tested using real commercial transaction data and the results are compared with five other algorithms. Finally, we present possible generalizations for our algorithm making it very versatile for practical applications.Keywords: Recommendation algorithms, Collaborative Filtering, Random Walks. IntroduçãoOs algoritmos de recomendação representam, atualmente, um esforço acrescido, por parte das empresas de venda online, em fornecer aos seus clientes uma recomendação de produtos que vão ao encontro das características do consumidor, potenciando não só a venda dos seus produtos, mas também fornecendo um serviço de valor acrescentado ao consumidor que apenas deseja adquirir um produto.Apesar do enorme sucesso de alguns algoritmos de recomendação (Zanker et al, 2007) grande parte apresenta alguns problemas, nomeadamente, na iniciação e esparsidade dos dados (Huang et al., 2004) contribuindo assim, para uma redução da qualidade das recomendações. Numa fase inicial, a informação que relaciona os consumidores com os produtos é escassa, o que dificulta a aprendizagem dos algoritmos e o bom

Products Recommendation for Mobile Devices

“…This makes learning and algorithm performance difficult. Thus, it is necessary to use mechanisms that reduce the learning time of the algorithms and predict products the user might need based on the little available information (Gama, 2011).…”

“…There are several types of algorithms, and despite the success of some of them, most of it has problems. Therefore, it is important companies have a consistent and relevant algorithm to recommend products to their users (Gama, 2011).…”