O impacto de estratégias de embeddings de grafos na explicabilidade de sistemas de recomendação (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC ; ZANON, ANDRE LEVI - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/webmedia.2024.241857
- Subjects: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO; MULTIMÍDIA INTERATIVA; INTERAÇÃO USUÁRIO-COMPUTADOR
- Keywords: Explicações; Embedding de Grafos
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
ZANON, André Levi e ROCHA, Leonardo Chaves Dutra da e MANZATO, Marcelo Garcia. O impacto de estratégias de embeddings de grafos na explicabilidade de sistemas de recomendação. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/webmedia.2024.241857. Acesso em: 07 abr. 2026. -
APA
Zanon, A. L., Rocha, L. C. D. da, & Manzato, M. G. (2024). O impacto de estratégias de embeddings de grafos na explicabilidade de sistemas de recomendação. In Proceedings. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/webmedia.2024.241857 -
NLM
Zanon AL, Rocha LCD da, Manzato MG. O impacto de estratégias de embeddings de grafos na explicabilidade de sistemas de recomendação [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 abr. 07 ] Available from: https://doi.org/10.5753/webmedia.2024.241857 -
Vancouver
Zanon AL, Rocha LCD da, Manzato MG. O impacto de estratégias de embeddings de grafos na explicabilidade de sistemas de recomendação [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 abr. 07 ] Available from: https://doi.org/10.5753/webmedia.2024.241857 - Model-agnostic knowledge graph embedding explanations for recommender systems
- Balancing the trade-off between accuracy and diversity in recommender systems with personalized explanations based on Linked Open Data
- An exploration of recommender systems explanation paradigms: generating and evaluating syntactic, semantic, and generative models with knowledge graphs
- A multiturn recommender system with explanations
- A user study with aspect-based sentiment analysis for similarity of items in content-based recommendations
- WordRecommender: an explainable content-based algorithm based on sentiment analysis and semantic similarity
- Metadata in movies recommendation: a comparison among different approaches
- gSVD++: supporting implicit feedback on recommender systems with metadata awareness
- A collaborative filtering approach based on user's reviews
- Multimodal interactions in recommender systems: an ensembling approach
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