Introdução a Sistemas de Recomendação e como Deep Learning pode ser utilizado para recomendar conteúdo

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Roteiro

3. Introdução: O que é RecSys ?

4. Introdução: O que é RecSys ?

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Introdução: Métodos

6. Introdução: Collaborative Filter

7. Introdução: Collaborative Filter

8. Introdução: Collaborative Filter

9. Introdução: Content-based
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10. Introdução: Content-based

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Por que usar Deep Learning em RecSys?

12. Deep Learning em RecSys
https://www.infoq.com/br/presentations/deep-recommender-systems#downloadPdf

13. Deep Learning em RecSys

14. Principais pontos atualmente em DL-RecSys
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15. Arquiteturas em DL-RecSys

16. (2017)

17. ∈ ℝ
(2017)

18. ●
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(2017)

19. (2018)
→ → → →

20. Item Embeddings
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21. •
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(2016)

22. (2016)

23. (2016)

24. Melhora On-line:
• +2.9% (Deep)
• +3.9% (Wide & Deep)
(2016)

25. Particularidades em Recomendação de Notícias
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26. (2018)

28. (2018)

29. (2018)

30. Principais direcionamentos em DL-RecSys
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31. Principais direcionamentos em DL-RecSys
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32. Conclusão

33. Referência
ZHANG, Shuai; YAO, Lina; SUN, Aixin. Deep learning based
recommender system: A survey and new perspectives. arXiv preprint
arXiv:1707.07435, 2017.
https://www.infoq.com/br/presentations/deep-recommender-systems
https://www.slideshare.net/faferreira/news-sessionbased-recommenda
tions-using-deep-neural-networks
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34. Obrigado(a)!