Browsing by Author "Alves, Rui Fausto Martins"
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- Apriori algorithm implementation in an agent based group recommendation systemPublication . Alves, Rui Fausto Martins; Marreiros, Maria Goreti CarvalhoOs sistemas de recomendação (RS) são utilizados em vários setores para prever, filtrar ou dar recomendações aos utilizadores com base em comportamentos, padrões ou preferências anteriores. Porém, quando é necessário fazer essas previsões para grupos, em que vários utilizadores com preferências diferentes estão envolvidos, os RS tradicionais têm mais dificuldade em fornecer recomendações que atendam às suas necessidades. Os sistemas de recomendação para grupos (GRS) procuram resolver este problema ao fornecer recomendações personalizadas, geralmente com base nas preferências agregadas de cada membro do grupo. A área do turismo é um exemplo de uma área em que este tipo de recomendações é complexa. Com o objetivo de melhorar as sugestões dadas aos grupos turísticos, este projeto sugeriu a integração de regras de associação, através do algoritmo Apriori, no atual Microserviço Multiagente (MAMS) de um protótipo de GRS de turismo, Grouplanner. O algoritmo Apriori é uma importante ferramenta de mineração de regras de associação para identificar padrões e associações entre objetos num conjunto de dados e pode ser usado para descobrir associações entre locais de interesse (POI) frequentemente visitados, examinando as preferências e experiências de viagem dos membros do grupo. Os principais objetivos do projeto foram melhorar a seleção de POI, incentivar uma abordagem mais personalizada às recomendações e modificar dinamicamente as recomendações de acordo com as preferências individuais dos membros dos grupos, através de previsões resultantes do algoritmo Apriori, integrando-o num dos microserviços desenvolvidos em .NET e alojados no Azure, o MAMS, existente no protótipo de GRS. Em particular, foi desenvolvido um algoritmo Apriori personalizado, em C#, assim como a geração das regras de associação em conformidade com o sistema multiagente. Seguidamente, foram conduzidos testes de modo a demonstrar a eficácia do Apriori na geração de regras de associação e estabelecer padrões de preferências de POI entre grupos turísticos. Os resultados dos testes mostram que o algoritmo Apriori é capaz de incentivar uma abordagem mais personalizada de POI para incluir ou excluir da recomendação, através dos padrões que encontra entre as preferências e características dos turistas, melhorando assim as sugestões personalizadas, conscientes do contexto em que se enquadram, apesar de conferir limitações no que toca à estabilidade do algoritmo em grandes conjuntos de dados. Assim, estas descobertas mostram um desempenho confiável na criação de listas de pontos de interesse (POI) para incluir ou excluir das recomendações, e definem o caminho para futuras melhorias nas tecnologias de sistemas de recomendação.