Conceitos, Implementação e Dados Privados de Algoritmos de Recomendação

Abstract

Through the recommendation algorithms, it is possible to suggest items relevant to users, increasing the proximity to their interest. These facilities also aim to reduce the time that would be spent searching for desired items. These algorithms can be applied in many scenarios, presenting relevant results in solving various real-word problems. In this context, the purpose of this chapter is to simplify and present the concepts of recommendation algorithms, demonstrating how these techniques work. Concepts and challenges involving data privacy in these algorithms are also presented. Finally, this chapter introduces Python programming language operations and applies the recommendation techniques of the collaborative filtering approach, using the cosine similarity. Resumo Por meio dos algoritmos de recomendação, é possível sugerir itens relevantes para usuários, aumentando a proximidade com o interesse dos mesmos. Essas facilidades visam também reduzir o tempo que seria dispensado na busca de itens desejados. Esses algoritmos podem ser aplicados em muitos cenários, apresentando resultados relevantes na solução de diversos problemas. Nesse contexto, o objetivo deste capítulo é simplificar e apresentar os conceitos sobre algoritmos de recomendação, demonstrando como essas técnicas funcionam. São apresentados ainda, conceitos e desafios envolvendo a privacidade de dados nesses algoritmos. Por fim, esse capítulo apresenta operações com linguagem de programação Python e aplica as técnicas de recomendação da abordagem filtragem colaborativa, utilizando a similaridade cosine. VI Escola Regional de Sistemas de Informação. ISBN: 978-85-7669-488-5 6