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FAiR: Framework de Avaliação e Caracterização em Sistemas de Recomendação
Author(s) -
Diego Carvalho,
Nícollas Silva,
Leonardo Rocha
Publication year - 2018
Publication title -
revista eletrônica de iniciação científica
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
ISSN - 1519-8219
DOI - 10.5753/reic.2018.1061
Subject(s) - humanities , domain (mathematical analysis) , philosophy , physics , mathematics , mathematical analysis
Sistemas de Recomendação (SsR) tornaram-se essenciais em e-commerces. Estratégias de SsR vêm sendo propostas para auxiliar usuários na tomada de decisão. O processo de avaliação de SsR é hoje um grande ponto de divergência, uma vez que não existe um consenso de quais métricas são necessárias para se consolidar um novo SR. Nesse trabalho, realizamos um amplo estudo dessas métricas organizando-as em três grupos: Effectiveness-based, Complementary Dimensions of Quality e Domain Profiling. Consolidamos um framework denominado FAiR, capaz de auxiliar pesquisadores na avaliação de SsR frente a essas métricas, além de identificar as características das coleções de dados que possam intrinsecamente influenciar no desempenho deles.

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