Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures (2023)
- Authors:
- Autor USP: VEIGA, TOBIAS MESQUITA SILVA DA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/D.55.2023.tde-03072023-135346
- Subjects: REDES NEURAIS; SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO; COMPUTAÇÃO GRÁFICA
- Keywords: Aprendizagem profunda; Attention mechanism; Deep learning; escalabilidade; Graph leural networks; Mecanismo de atenção; Recomendações baseadas em sessões; scalability; Session-based recommendation
- Language: Inglês
- Abstract: Em sistemas de recomendação, o objetivo é melhorar a experiência do usuário, sugerindo conteúdos interessantes e fornecendo rapidamente o que procuram. Para ajudar nesta tarefa, Deep Learning provou ser uma ferramenta eficiente, especialmente em sistemas de recomendação onde as informações de identificação do usuário não são possíveis de serem atribuídas às sessões do usuário. A natureza de algumas ferramentas de Aprendizagem Profunda como Redes Recorrentes, Redes Neurais em Grafos e Mecanismo de Atenção os torna capazes de lidar com dados de tamanho variável em grande escala, o que é ideal para processar sessões de usuário. Nesse contexto, muitos trabalhos estado da arte de Aprendizagem Profunda têm a limitação de não serem escaláveis para grandes conjuntos de dados, onde o número de itens únicos a serem recomendados é muito grande. Neste trabalho, exploramos como funções de custo escaláveis podem modificar os resultados de trabalhos anteriores e apresentamos um novo conjunto de dados mais desafiador para testar se essas modificações realmente tornam os modelos escaláveis
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Data da defesa: 30.01.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
VEIGA, Tobias Mesquita Silva da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/. Acesso em: 01 mar. 2026. -
APA
Veiga, T. M. S. da. (2023). Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/ -
NLM
Veiga TMS da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2026 mar. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/ -
Vancouver
Veiga TMS da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2026 mar. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2023.tde-03072023-135346 (Fonte: oaDOI API)
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