Sistemas de Recomendação Usando Mahout - Dia 1

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Minicurso de 3 dias sobre um pouco da teoria em sistemas de recomendação e uso do framework mahout no desenvolvimento dos mesmos.

Esse minicurso faz parte de um dos trabalhos realizados no projeto de cooperação em sistemas inteligentes em nuvem entre o Instituto Nokia de Tecnologia(INdT) e o Instituto de Computação(IComp) da Universidade Federal do Amazonas(UFAM).

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Sistemas de Recomendação Usando Mahout - Dia 1

  1. 1. Sistemas de Recomendação usando Mahout Alison Marczewski Álvaro Reis Neto Workshop de Mineração de Dados Julho de 2012
  2. 2. Agenda • Objetivo • Mahout Framework – O que é – Quem usa – Utilizando o Mahout com o Eclipse – O que é Recomendação
  3. 3. Agenda • Mahout Framework – Rodando o primeiro sistema de recomendação – Avaliando um Recomendador – Avaliando Precision e Recall – Representando dados de Recomendação
  4. 4. O que é Apache Mahout é um conjunto de bibliotecas de aprendizagem de máquinas projetado para ser escalável e robusta • Classificação • Clusterização • Recomendação
  5. 5. Quem usa
  6. 6. Utilizando o Mahout com o Eclipse • Instalar Eclipse • Baixar Apache Mahout • Baixar base de dados Grouplens
  7. 7. O que é Recomendação • Filtragem Colaborativa – Pessoas com gostos similares – Itens parecidos com os que você gosta • Baseada em Conteúdo UserSimilarity App Recommender DataModel UserNeighborhood
  8. 8. Rodando o primeiro Sistema de Recomendação Let’s Work!
  9. 9. Avaliando um Recomendador • Qual a melhor recomendação para um usuário? Treino Dados Teste
  10. 10. Avaliando Precision e Recall Recall Precision Documentos Recuperados Documentos Relevantes Todos os possíveis Documentos
  11. 11. Representando dados de Recomendação • Preferência – Userid, itemid, preference_value • Preferência no Mahout – new GenericPreference(123, 456, 4.0f); PreferenceArray userPref = new GenericUserPreferenceArray(10); userPref.setUserID(0, 1L); userPref.setItemID(0, 101L); userPref.setValue(0, 2.0f); userPref.setItemID(1, 106L); userPref.setValue(1, 5.0f); Preference pref = userPref.get(0);
  12. 12. Representando dados de Recomendação • DataModel
  13. 13. Obrigado! Até amanhã? …

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