Recebido / Recibido: 08/10/2011 Aceitação / Aceptación: 09/12/2011 RISTI, N.º 8, 12/2011 15 Algoritmo de Recomendação Baseado em Passeios Aleatórios num Grafo Bipartido Ricardo Gama 1 , Nuno André, César Pereira, Luís Almeida, Pedro Pinto 1 rgama@estgl.ipv.pt Centro de Estudos em Educação, Tecnologias e Saúde, ESTGL, Instituto Politécnico de Viseu Av. Coronel José Maria V. de Andrade, Campus Politécnico, 3504-510 VISEU, Portugal Resumo: Neste trabalho apresentamos um novo algoritmo de recomendação para aplicações de E-commerce, baseado em passeios aleatórios num grafo bipartido. O desempenho do mesmo é testado com dados provenientes de transações comerciais reais e os resultados comparados com os de cinco outros algoritmos. Por fim, apresentamos possíveis generalizações do algoritmo, tornando-o muito versátil em aplicações práticas. Palavras-chave: Algoritmos de Recomendação, Filtragem Colaborativa, Passeios Aleatórios. Abstract: In this paper we present a new recommendation algorithm for E- commerce applications, based in random walks in a bipartite graph. Its performance is tested using real commercial transaction data and the results are compared with five other algorithms. Finally, we present possible generalizations for our algorithm making it very versatile for practical applications. Keywords: Recommendation algorithms, Collaborative Filtering, Random Walks. 1. Introdução Os algoritmos de recomendação representam, atualmente, um esforço acrescido, por parte das empresas de venda online, em fornecer aos seus clientes uma recomendação de produtos que vão ao encontro das características do consumidor, potenciando não só a venda dos seus produtos, mas também fornecendo um serviço de valor acrescentado ao consumidor que apenas deseja adquirir um produto. Apesar do enorme sucesso de alguns algoritmos de recomendação (Zanker et al, 2007) grande parte apresenta alguns problemas, nomeadamente, na iniciação e esparsidade dos dados (Huang et al., 2004) contribuindo assim, para uma redução da qualidade das recomendações. Numa fase inicial, a informação que relaciona os consumidores com os produtos é escassa, o que dificulta a aprendizagem dos algoritmos e o bom