Usando Linked Open Data para geração de explicações em sistemas de recomendação musical

Abstract

A utilização de sistemas de recomendação está crescendo de forma exponencial. No passado, sua utilização se restringia apenas a algumas áreas, como a de entretenimento, por exemplo. Contudo, atualmente os sistemas de recomendação têm ganhado novos horizontes e sua presença é notada cada vez mais, especialmente em áreas mais cruciais. Ao passo que a qualidade da recomendação está sendo aprimorada constantemente e levando em consideração a presença de sistemas de recomendação em áreas que afetam diretamente a vida de usuários ou terceiros, a interpretabilidade se mostra cada vez mais essencial em sistemas de recomendação. O objetivo desta pesquisa é o desenvolvimento de um sistema de recomendação musical, baseado na abordagem de filtragem colaborativa. Além disso, o sistema também tem como objetivo a geração de justificativas para as recomendações. Esse tema aborda a questão da interpretabilidade, que se mostra cada vez mais importante em sistemas de recomendação. Apesar de não conseguir gerar justificativas para todas as recomendações, o sistema desenvolvido conseguiu alcançar uma taxa de 94,72% de justificativas geradas. O alcance em questão se mostrou satisfatório para o objetivo, levando em consideração a ausência de alguns dados nas bases extraídas do site DBpedia.