SISTEMI DI RACCOMANDAZIONE COLLABORATIVE FILTERING: DA MATRIX FACTORIZATION A NEURAL COLLABORATIVE FILTERING

In this thesis we are going to delve into the history of artificial intelligence by highlighting its progress and issues over the years, and then delve into recommendation systems, studying how Matrix Factorizacion works and an overview of big data its categorization and potential. Finally, I will analyze the case study of "semantic interpretation of Top-N recommendations."

In questa tesi andiamo ad approfondire la storia dell’intelligenza artificiale evidenziandone i progressi e le problematiche durante gli anni, per poi approfondire i sistemi di raccomandazione, studiando il funzionamento della Matrix Factorizacion e una panoramica sui big data la loro categorizzazione e le potenzialità. Infine, analizzerò il caso studio del “interpretazione semantica delle raccomandazioni Top-N”.