O que e Neo4j? Surprise? Nessa talk comento um pouco sobre o que são cada uma dessas ferramentas e pq a escolha do uso dela em um sistema de recomendação.

1. Sistema de Recomendação com
Neo4j + Surprise

2. Slide de apresentação
● Analista de Desenvolvimento na
KingHost,
● Estudante em Análise e Desenvolvimento
de Sistemas
● Fundadora e uma das coordenadores do
Meetup Microservices de Poa
● Entusiasta de Machine Learning
● Fã de animes e mangás.

3. O que será abordado
● Sistemas de Recomendação
● Neo4j
● Surprise

4. Sistema de
Recomendação

5. Sistemas de
Recomendação são
filtro de
informação para
apresentar
itens.

6. Tipos de filtragem:
● Baseada em Conteúdo
● Colaborativa

7. ● Examina as propriedade dos itens
recomendados
● Fazem a sugestão semelhantes aos que o usuário
demonstrou interesse no passado
● Ou sugestão sobre as configurações de
preferências do usuário.

9. ● Recomendação baseada na similaridade
medida entre usuários e/ou itens.
● Essa medição pode ser uma escala de pontuação
baseado em estrelas
○ ícone caracterizando gostei e não gostei
(avaliação binária)
○ através da postagem de comentários sobre o item.

12. banco
orientado a
grafos

13. Grafos - O que é um grafo?
um conjunto de vértices e um
conjunto de arestas que ligam
pares de vértices distintos.

14. Muitas situações do mundo real
podem ser convenientemente
descritas por meio de
diagrama.

19. COMO UM leitor que gosta de livros, EU
QUERO saber sobre livros que outros
leitores gostam parecidos com os que eu
gosto, ENTÃO posso achar outros livros
para ler.

21. MATCH (:Reader
{name:'Alice'})-[:LIKES]->(:Book {title:'Dune'})
<-[:LIKES]-(:Reader)-[:LIKES]->(books:Book)
RETURN books.title

24. é um scikit Python
para criar e
analisar sistemas de
recomendação.

25. ● Implantação de vários algoritmos
de recomendação
● Documentação rica e detalhada.
● Benchmark dos algoritmos sendo uma
delas a medida RMSE.

27. RMSE - Root
Mean Squared
Error

28. MAE - Mean
Absolut
Error

29. contatos = {
“email”: “morvanabonin@gmail.com”
“twitter”: “@morvanabonin”
“linkedin”: “Morvana Bonin”
}

30. OBRIGADO :)

31. referências
https://www.slideshare.net/leinylson/sistemas-cooperativos-aula-14-tcnic
as-sistemas-de-recomendao
http://igti.com.br/blog/como-funcionam-os-sistemas-de-recomendacao/
http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/ch9.pdf
Graph Databases Will Change Your Freakin' Life (Best Intro Into Graph
Databases) https://youtu.be/GekQqFZm7mA
https://neo4j.com/news/neo4j-o-que-uma-visao-pratica-do-banco-de-dados-o
rientado-a-grafos

32. referências
https://neo4j.com/docs/pdf/neo4j-cypher-refcard-stable.pdf
https://pt.slideshare.net/victorhazin/teoria-dos-grafos-histria-e-concei
tos-iniciais
http://tinkerpop.apache.org/
http://surpriselib.com/
https://medium.com/human-in-a-machine-world/mae-and-rmse-which-metric-is
-better-e60ac3bde13d