Natural language processing techniques for session-based recommendation.
Júlio Barreto Guedes da. Costa · 2020
Sistemas de Recomendacao e um campo de pesquisa e aplicacao que objetiva identificar e recuperar itens relevantes, dadas as preferencias do usuario. Existem muitos cenarios em que Sistemas de Recomendacao podem ser aplicados, mas sua performance usualmente depende da disponibilidade de dados relacionados ao historico de consumo do usuario. Neste trabalho, nos avaliamos a performance de Sistemas de Recomendacao no cenario baseado em sessoes, em que o usuario nao pode ser identificado, comparando a performance de metodos ingenuos, baseados em matrizes, sequenciais, e baseados em sessoes, alem de introduzir uma implementacao alternativa de um destes, cuja implementacao faz uso de um tipo especifico de Rede Neural Recorrente chamado Gated Recurrent Unit. Nos usamos tecnicas de Processamento de Linguagem Natural para criar tres diferentes estrategias de entrada para os dados e gerar Embeddings das sessoes, analisando a performance da nossa implementacao, percebendo possiveis melhorias, e aplicando ajustes finos para obter melhores resultados. Este trabalho foi avaliado usando uma base de dados real extraida da plataforma Last.fm.