SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃOINTELIGÊNCIA COLETIVA

Tecnologia para Inteligência de Negócios

Evolução da web

Web 2.0

Apps! Apps!Apps!

Web 3.0

Inteligência coletiva

Podemos utilizar informação proveniente de múltiplos usuários a fim de aprimorar uma aplicação

Fluxos de informação

Evolução de 1996 à 2006

Sobrecarga de informações

Efeito Google Pela quantidade de dados disponíveis

na web quase sempre temos que recorrer ao Google

Problemas Não existe início na web!

Para a maioria é o Google

Sites com ferramentas de busca ineficientes Usuários não sabem o que procuram

Efeito Google

Fonte: http://searchengineland.com/whos-really-winning-search-war-20465

SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO

Questões fundamentais "Estamos saindo da era da

informação e ingressando na era da recomendação" (Chris Anderson)

"Muitas vezes, as pessoas não sabem o que querem até que você mostre a elas" (Steve Jobs)

Recomendações sociais

Recomendação por intenção

São apresentados itens sobre de terminado assunto Livros Músicas

O usuário marca quais são de seu interesse e recebe recomendação de outros 'parecidos'

Facebook

Exemplos

TripAdvisor

Dados reais Netflix

2/3 dos filmes alugados vêm de recomendações Ano da pesquisa: 2010

Google News 38% das notícias mais clicadas vêm de

recomendação Amazon

38% das vendas vêm de recomendação Ano da pesquisa: 2007

Como funciona?1. Prediz o quanto você pode gostar de um

certo produto ou serviço

2. Sugere uma lista de N itens ordenada de acordo com seu interesse

3. Sugere uma lista de N usuários ordenada para um produto ou serviço

4. Explica o por que tais itens foram recomendados

5. Ajusta a predição e recomendação de acordo com o seu feedback e de outros usuários

Filtragem por conteúdo

Filtragem colaborativa (user-based)

Problemas

Filtragem Híbrida

Exemplos

Recomendação Como saber se uma recomendação é

relevante?

Divide-se em treinamento e teste

Critérios (Métricas da área de Recuperação de Informação) RMSE, Curva de ROC, Rank-Utility, F-

Measure

User Experience

Contextos

Contextos

Níveis de Inteligência Contextual

Links http://www.ibm.com/developerworks/br

/local/data/sistemas_recomendacao/ Pinterest LinkedIn ResearchGate Twitter #Music

https://music.twitter.com/

ATIVIDADES

Atividade! Buscar principais aplicativos web/mobile que

fazem uso de recomendação Para qual conteúdo é feita recomendação?? O usuário pode diretamente influenciar o sistema

de recomendação?

Apresentar rapidamente para a turma! Ex.: Waze

Tipo de serviço Forma de uso Recomendações automáticas Interações do usuário com o app