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Teoria e prática em sistemas de recomendação

2021-12Journal article Open access
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datacite.subject.sdg04:Educação de Qualidadept_PT
dc.contributor.authorAzambuja, Rogério Xavier de
dc.contributor.authorMorais, A. Jorge
dc.contributor.authorFilipe, Vítor
dc.date.accessioned2021-12-22T17:39:04Z
dc.date.available2021-12-22T17:39:04Z
dc.date.issued2021-12
dc.description.abstractNas últimas décadas a utilização da inteligência artificial tem sido frequente no desenvolvimento de aplicações computacionais. Mais recentemente a aprendizagem automática, especialmente pelo uso da aprendizagem profunda (deep learning), tem impulsionado o crescimento e ampliado o desenvolvimento de sistemas inteligentes para diferentes domínios. No cenário atual de crescimento tecnológico estão a surgir com maior frequência os sistemas de recomendação (recommender systems) com diferentes técnicas para a filtragem de informações em grandes bases de dados. Um desafio é prover a recomendação adaptativa para mitigar a sobrecarga de informações em ambientes on-line. Este artigo revisa trabalhos anteriores e aborda alguns dos aspectos teórico-conceptuais e teórico-práticos que constituem os sistemas de recomendação, caracterizando o emprego de redes neuronais profundas (Deep Neural Network – DNN) para prover a recomendação sequencial apoiada pela recomendação baseada em sessão.pt_PT
dc.description.abstractIn recent decades, artificial intelligence use has been frequent in the computational applications development. More recently, machine learning, especially through the use of deep learning, has driven growth and expanded the intelligent systems development for different domains. In the current scenario of technological growth, the recommender systems appear with increasing frequency through their different techniques for information filtering in large datasets. It is a challenge to provide adaptive recommendation to mitigate information overload in online environments. This article reviews previous works and addresses some of the theoretical-conceptual and theoretical-practical aspects that constitute the recommender systems, characterizing the use of deep neural network (DNN) to provide sequential recommendation supported by session-based recommendation.pt_PT
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionpt_PT
dc.identifier.citationAzambuja, Rogério Xavier de; Morais, A. Jorge; Filipe, Filipe - Teoria e prática em sistemas de recomendação. "Revista de Ciências da Computação" [Em linha]. ISSN 1646-6330 (Print) 2182-1801 (Online). Vol. 16 (2021), p. 23-46pt_PT
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.34627/rcc.v15i0.264pt_PT
dc.identifier.eissn2182-1801
dc.identifier.issn1646-6330
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.2/11550
dc.language.isoporpt_PT
dc.peerreviewedyespt_PT
dc.publisherUniversidade Abertapt_PT
dc.relation.publisherversionhttps://journals.uab.pt/index.php/rcc/article/view/264pt_PT
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/pt_PT
dc.subjectSistemas de recomendaçãopt_PT
dc.subjectFiltragem de informaçãopt_PT
dc.subjectRecomendação com DNNpt_PT
dc.subjectRecomendação sequencialpt_PT
dc.subjectRecomendação baseada em sessãopt_PT
dc.subjectRecommender systemspt_PT
dc.subjectInformation filteringpt_PT
dc.subjectDNN recommendationpt_PT
dc.subjectSequential recommendationpt_PT
dc.subjectSession-based recommendationpt_PT
dc.titleTeoria e prática em sistemas de recomendaçãopt_PT
dc.title.alternativeTheory and practice in recommender systemspt_PT
dc.typejournal article
dspace.entity.typePublication
oaire.citation.endPage46pt_PT
oaire.citation.startPage23pt_PT
oaire.citation.titleRevista de Ciências da Computaçãopt_PT
person.familyNamede Azambuja
person.familyNameMorais
person.givenNameRogério Xavier
person.givenNameA. Jorge
person.identifierD-1723-2009
person.identifier.ciencia-idF314-1D77-536E
person.identifier.orcid0000-0002-1746-2039
person.identifier.orcid0000-0003-2224-1609
person.identifier.scopus-author-id57194584599
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typearticlept_PT
relation.isAuthorOfPublication80e5d418-7b39-49cb-99d1-95621079aef8
relation.isAuthorOfPublication571a1c49-329b-4b4e-ad48-78c5ff9c6e01
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