IMPLEMENTAÇÃO DE UM ALGORITMO DE EQUIDADE PARA SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO

Abstract

Os algoritmos dos Sistemas de Recomendação utilizam dados históricos para realizar recomendações para os usuários, porém podem apresentar resultados tendenciosos para determinados grupos devido a desequilíbrios na entrada de dados do sistema, gerando em alguns casos comportamentos antiéticos como o racismo, sendo de suma importância encontrar meios de resolver essa problemática. Esse trabalho realiza a análise e a implementação de um algoritmo de equidade aplicado a um webservice utilizando métricas de justiça para avaliar e promover a equidade entre os grupos de usuário. O conjunto de dados utilizado para teste foi uma base de dados referente a avaliações de 10 músicas diferentes e para avaliação, foram selecionados 59 avaliadores atribuindo notas em uma escala de 0 a 5. A validação do algoritmo foi feita utilizando duas estratégias de agrupamento, sendo elas o agrupamento 50-50, que divide os usuários em dois grupos iguais, e o agrupamento 95-5, que divide os 5% dos usuários que mais avaliaram em um grupo e os 95% restantes que menos avaliaram em outro grupo. O teste foi aplicado as estratégias de recomendação do tipo Filtragem Colaborativa, Filtragem Baseada em Conteúdo e no algoritmo Híbrida Cascata. Em todos os agrupamentos e algoritmos foi possível diminuir a injustiça do grupo e aumentar a eficiência da recomendação. E o melhor resultado na diminuição da injustiça do grupo foi encontrado no agrupamento 50-50 utilizando o algoritmo de Filtragem Baseada em Conteúdo, que foi possível obter uma redução de 99,96% na injustiça do grupo, além de um ganho de eficiência de 56,96%.