Aprendizado neural de representa??o de conte?do para sistema de recomenda??o de filmes

Submitted by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-11-21T10:47:45Z No. of bitstreams: 1 DIS_RALPH_JOSE_RASSWEILER_FILHO_COMPLETO.pdf: 8289974 bytes, checksum: 5b62b872ae037f0894ab766c0251a4ef (MD5) === Approved for entry into archive by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Rassweiler Filho, Ralph Jos?
Other Authors: Barros, Rodrigo Coelho
Format: Others
Language:Portuguese
Published: Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul 2017
Subjects:
Online Access:http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/7740
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Redes Neurais Convolucionais
Reconhecimento de Padr?es
Filtragem Baseada em Conte?do
CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO
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Rassweiler Filho, Ralph Jos?
Aprendizado neural de representa??o de conte?do para sistema de recomenda??o de filmes
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In this work a convolutional neural network is used to extract features from movie trailers frames to further use these features to create a content-based recommender system with the goal of assessing whether the success of such networks on tasks like image classification and object detection also occur in the recommendation context. To evaluate that, the proposed method was compared with a media aesthetic detection method, two methods of feature extraction from text using TF-IDF and the traditional user and item collaborative filtering methods. Our results indicate that the proposed method is superior to the other content-based methods and is competitive to the collaborative filtering methods, being superior to the item-collaborative method regarding classification accuracy, and being superior to all other methods regarding execution time. In conclusion, we can state that the method using convolutional neural networks to represent items is promising for the recommender systems context. Sistemas de recomenda??o s?o softwares cujo prop?sito ? gerar listas personalizadas, de acordo com as prefer?ncias de usu?rios. A ?rea ? bastante recente e est? em expans?o desde a populariza??o da internet tendo suas ra?zes em recupera??o de informa??o. Dos dois tipos tradicionais de sistemas de recomenda??o, a filtragem colaborativa ? a mais utilizada na academia e na ind?stria por trazer melhores resultados que o segundo tipo, a filtragem baseada em conte?do. Este ?ltimo sofre de problemas tais como a falta de informa??o sem?ntica e a dificuldade em extrair conte?do dos itens. Atualmente h? uma maior disponibilidade de conte?do de itens na forma de recursos multim?dia tais como v?deos, imagens e texto. Tamb?m houve avan?os no reconhecimento de padr?es em imagens atrav?s de t?cnicas como as redes neurais convolucionais. 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Concluiu-se que o m?todo que utiliza redes neurais convolucionais para representar itens ? promissor para o contexto de sistemas de recomenda??o. 2017-11-21T10:48:13Z 2017-08-22 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/7740 por 1974996533081274470 500 500 500 -3008542510401149144 -862078257083325301 info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o PUCRS Brasil Faculdade de Inform?tica reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul instacron:PUC_RS