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Abordagem multiagente em sistemas de recomendação Web

Neto, Joaquim
Fonte: Universidade Aberta de Portugal Publicador: Universidade Aberta de Portugal
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2015 Português
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Dissertação de Mestrado em Tecnologias e Sistemas Informáticos Web apresentada à Universidade Aberta; O crescimento exponencial da informação disponível na Web torna difícil para os utilizadores a tarefa de obter a informação que pretendem e quando dela necessitam. Para ultrapassar o problema, os sítios Web têm vindo a incorporar sistemas de recomendação que, baseados no histórico de acessos, têm como objetivo maximizar a satisfação dos utilizadores, disponibilizando-lhes recomendações de alta qualidade. A complexidade do problema e a natureza distribuída da Web justificam abordagens baseadas na tecnologia dos agentes inteligentes autónomos e sistemas multiagente, permitindo combinar múltiplos algoritmos de recomendação, aumentando assim as hipóteses das recomendações sugeridas serem efetivamente do interesse do utilizador. É este o tipo de abordagem explorada pelo sistema de recomendação multiagente AMAAFWA (A Multi-Agent Approach for Web Adaptation) (Morais, 2013). Os testes realizados em modo offline mostraram que essa abordagem multiagente, baseada em agentes implementando diferentes algoritmos, apresenta um desempenho superior ao dos algoritmos considerados individualmente. O objetivo desta dissertação é adaptar e testar o sistema AMAAFWA em tempo real...

PersonalTVware: uma infraestrutura de suporte a sistemas de recomendação sensíveis ao contexto para TV Digital Personalizada.; PersonalTVware: an infrastructure to support the context-aware recommender systems for Personalized Digital TV.

Silva, Fábio Santos da
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 18/03/2011 Português
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O processo de digitalização da TV em diversos países do mundo tem contribuído para o aumento do volume de programas de TV, o que gera uma sobrecarga de informação. Consequentemente, o usuário está enfrentando dificuldade para encontrar os programas de TV favoritos dentre as várias opções disponíveis. Diante deste cenário, os sistemas de recomendação destacam-se como uma possível solução. Tais sistemas são capazes de filtrar itens relevantes de acordo com as preferências do usuário ou de um grupo de usuários que possuem perfis similares. Entretanto, em diversas recomendações o interesse do usuário pode depender do seu contexto. Assim, torna-se importante estender as abordagens tradicionais de recomendação personalizada por meio da exploração do contexto do usuário, o que poderá melhorar a qualidade das recomendações. Para isso, este trabalho descreve uma infraestrutura de software de suporte ao desenvolvimento e execução de sistemas de recomendação sensíveis ao contexto para TV Digital Interativa - intitulada de PersonalTVware. A solução proposta fornece componentes que implementam técnicas avançadas para recomendação de conteúdo e processamento de contexto. Com isso, os desenvolvedores de sistemas de recomendação concentram esforços na lógica de apresentação de seus sistemas...

Multicontextualização para aprimoramento de personalização em sistemas de recomendação contextuais.; Multicontextualization for personalization improvement in contextual recommender systems.

Crivelaro, Celso Vital
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 08/01/2013 Português
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Sistemas de Recomendação ajudam na personalização de sites na Internet oferecendo conteúdo ou produtos específicos aos usuários. Com dispositivos móveis, aumentou o interesse do usuário em ter recomendações personalizadas de locais para ir de acordo com o seu histórico de navegação e avaliações como restaurantes e pontos turísticos. Para que as recomendações personalizadas por locais sejam mais precisas é necessário contextualizá-las de acordo com o interesse do usuário que caracterizado por locais que ele visitou e por regiões de interesse como moradia, onde trabalha ou mesmo onde passará férias. Várias técnicas de contextualização utilizaram todos os locais que o usuário visitou para geração da recomendação contextual do local, outras técnicas trabalham na arquitetura híbrida. Muitas assumem que é necessário a posição exata do usuário para que as recomendações sejam online, o que muitas vezes não é possível por limitações técnicas ou mesmo indisponibilização do usuário por questões de privacidade. O objetivo principal deste trabalho é geração de recomendações usando multicontextos de forma offline, gerando vários contextos de cada usuário. Os locais são recomendados utilizando apenas dados históricos...

Extração de informação contextual utilizando mineração de textos para sistemas de recomendação sensíveis ao contexto; Contextual information extraction using text mining for recommendation systems context sensitive

Sundermann, Camila Vaccari
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 20/03/2015 Português
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Com a grande variedade de produtos e serviços disponíveis na Web, os usuários possuem, em geral, muita liberdade de escolha, o que poderia ser considerado uma vantagem se não fosse pela dificuldade encontrada em escolher o produto ou serviço que mais atenda a suas necessidades dentro do vasto conjunto de opções disponíveis. Sistemas de recomendação são sistemas que têm como objetivo auxiliar esses usuários a identificarem itens de interesse em um conjunto de opções. A maioria das abordagens de sistemas de recomendação foca em recomendar itens mais relevantes para usuários individuais, não levando em consideração o contexto dos usuários. Porém, em muitas aplicações é importante também considerar informações contextuais para fazer as recomendações. Por exemplo, um usuário pode desejar assistir um filme com a sua namorada no sábado à noite ou com os seus amigos durante um dia de semana, e uma locadora de filmes na Web pode recomendar diferentes tipos de filmes para este usuário dependendo do contexto no qual este se encontra. Um grande desafio para o uso de sistemas de recomendação sensíveis ao contexto é a falta de métodos para aquisição automática de informação contextual para estes sistemas. Diante desse cenário...

Um sistema de recomendação para páginas web sobre a cultura da cana-de-açúcar; A recommender system for web pages regarding sugarcane crop

Flavio Margarito Martins de Barros
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 22/02/2013 Português
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Sistemas de informação web oferecem informações em quantidade elevada, tal que a tarefa de encontrar a informação de interesse torna-se desafiadora. A Agencia de Informação Embrapa e um sistema web com o objetivo de organizar, tratar, armazenar e divulgar informações técnicas e conhecimentos gerados pela EMBRAPA (Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária). O portal esta estruturado como uma arvore hierárquica, denominada Arvore de Conhecimento, a qual compreende centenas de paginas web, artigos, planilhas e materiais multimídia. Diariamente o site recebe milhares de acessos tal que os registros dessas visitas são armazenados em um banco de dados. Em domínios onde estão disponíveis informações em quantidade elevada, armazenadas em bancos de dados, as ferramentas de Mineração de Dados são promissoras, pois apresentam recursos para analise e extração de padrões de uso do site para fazer recomendações. Recomendações personalizadas de conteúdo melhoram a usabilidade de sistemas, agregam valor aos serviços, poupam tempo e fidelizam usuários. O objetivo desse trabalho foi projetar, desenvolver e implantar um sistema de recomendação web, baseado em regras de associação, que ofereça recomendações automaticamente de conteúdos da cultura da cana-de-açúcar...

Um sistema de recomendação de conteúdo suportado pela computação distribuída

Geronimo, Alisson de Villa; Anacleto, Matheus Medeiros
Fonte: Universidade Federal de Santa Catarina Publicador: Universidade Federal de Santa Catarina
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso Formato: 87 f.
Português
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TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Araranguá. Curso de Tecnologias da Informação e Comunicação.; Desde a sua criação, a Internet e mais especificamente a Web, vem passando por grandes modificações. Atualmente, usuários possuem um papel fundamental, não somente consumindo informações, mas também provendo novos conteúdos. Este cenário e os avanços da Tecnologia da Informação tem promovido um aumento vertiginoso no volume de informações disponíveis. A partir disto surgem desafios, entre eles, como permitir que o usuário realize escolhas mais adequadas. Neste contexto, encontram-se os Sistemas de Recomendação com o intuito de auxiliar usuários na tomada de decisão, bem como, a Computação Distribuída como infraestrutura de base para lidar com grandes volumes de informação. A partir disto, o presente trabalho propõe um sistema voltado à recomendação de conteúdo textual através das abordagens de filtragem colaborativa e baseada em conteúdo. Visando permitir a avaliação da proposição deste trabalho foi elaborado um modelo de dados e desenvolvido um protótipo. O protótipo possibilita a geração de informações nas duas principais abordagens de recomendação. Possui ainda a capacidade de realizar o processamento de maneira distribuída. As informações processadas e geradas através da aplicação do protótipo permitem a sugestão de itens...

Os sistemas de recomendação na web como determinantes prescritivos na tomada de decisão

Colmenero-Ferreira,Fernando; Oliveira,Adicinéia Aparecida de
Fonte: TECSI Laboratório de Tecnologia e Sistemas de Informação - FEA/USP Publicador: TECSI Laboratório de Tecnologia e Sistemas de Informação - FEA/USP
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/08/2012 Português
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Confinado com o volume explosivo de informações na Internet, é difícil a um utilizador, manter-se informado sem um esforço enorme. A abundância de informações na Internet não veio simplificar o processo de escolhas. Paralelamente, as empresas, no sentido de reterem os seus consumidores, empregam cada vez mais amiúde sistemas de recomendação nos seus sites, e os utilizadores parecem encontrar nesta alternativa, uma estratégia prescritiva para resolver os seus problemas de procura de informação e consequente tomada de decisão. Como é que a recomendação pode influenciar a tomada de decisão? Isolando esta pergunta, aspirou-se a encontrar atributos que lançassem a pesquisa e que definissem caminhos e objetivos. Na materialização da pesquisa, refuta-se a recolha de elementos em ambientes laboratoriais, ao invés disso, a atenção da pesquisa centra-se nas pessoas reais que executam tarefas reais em condições reais, com a pesquisa centrada no processo pelo qual as decisões são tomadas no ambiente de cada pessoa. A pesquisa segue uma abordagem qualitativa do processo natural de procura de informação produzida num quadro quasi-experimental. Os resultados da pesquisa indicam que, para resolver os seus problemas de tomada de decisão...

Sistema de recomendação hídrido para bibliotecas digitais que suportam o protocolo OAI PMH.; Hibrid recommender system for digital libraries what supporting the protocol OAI PMH.

Nascimento Júnior, Hélio Martins do
Fonte: Universidade Federal de Alagoas; BR; Modelagem Computacional de Conhecimento; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento; UFAL Publicador: Universidade Federal de Alagoas; BR; Modelagem Computacional de Conhecimento; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento; UFAL
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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108.68605%
The growth of Web technologies has benefited researchers and the academic community by supporting the access of electronic publications as soon as they have been finished and published. In this context, Digital Libraries emerges as complex information systems which are essential for disseminating and preserving data, information and knowledge. However, due to the high amount of content available on the Web, specially in Digital Libraries, users face many correlated options, what result in the phenomenon known as information overload. Aiming to decrease or even eliminate these diffculties, recommender systems for Digital Libraries have been proposed and developed. This work presents a personalized recommender system which presents alternative ways to achieve better query results. For this, the main existing approaches of automatic recommendation have been studied in order to identify extension points and points to be improved. The proposed recommender system follows a hybrid approach which combines filtering techniques, content-based recommendation and collaborative recommendation. A hybrid recommendation engine has been proposed, which uses standard technologies for content description (Dublin Core), for communication with Digital Libraries (OAI-PMH Protocol )...

Uma solução em filtragem de informação para sistemas de recomendação baseada em análise de dados simbólicos

Leite Dantas Bezerra, Byron; de Assis Tenório Carvalho, Francisco (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
Português
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Sistemas de Recomendação permitem que sites de Comércio Eletrônico sugiram produtos aos consumidores provendo informações relevantes que os ajudem no processo de compra. Para isso é necessária a aquisição e a adequada utilização do perfil do usuário. O processo de aquisição pode ser implícito (comprar um livro ou consultar um item em uma loja on-line) ou explícito (dar uma nota a um filme ou recomendar um artigo a um amigo). Já as soluções propostas para o segundo problema podem ser classificadas em duas categorias principais com relação ao tipo de filtragem adotada: Filtragem Baseada em Conteúdo (baseia-se na análise da correlação entre o conteúdo dos itens com o perfil do usuário) e Filtragem Colaborativa (baseada na correlação de perfis de usuários). Tais técnicas possuem limitações, como escalabilidade na primeira abordagem e latência na segunda. Contudo, elas são complementares, o que impulsiona o surgimento de filtragens híbridas, cujo foco é aproveitar o melhor de cada método. Todavia, as filtragens híbridas não superam completamente os problemas principais de ambos os métodos. A motivação deste trabalho surge do desafio de superar os problemas principais existentes nos métodos de Filtragem Baseada em Conteúdo. Para isso...

Aprendizagem ativa em sistemas de filtragem colaborativa

Azevedo Sampaio, Igor; Lisboa Ramalho, Geber (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
Português
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Nos dias de hoje, a quantidade de informação disponível é muito maior do que nossa capacidade de tratá-la. Vemos-nos diante de centenas de canais de televisão, dezenas de filmes para ver e milhares de produtos nas lojas de comércio eletrônico. Quando precisamos tomar uma decisão e não conhecemos todas as alternativas possíveis, uma abordagem bastante freqüente é buscar a recomendação de outras pessoas. Na década de 1990 surgiram sistemas computacionais capazes de automatizar o processo de recomendações. Em geral os Sistemas de Recomendação, como ficaram conhecidos, coletam indicadores das preferências dos usuários para fornecer-lhes uma visão personalizada da informação. Uma abordagem amplamente empregada nos Sistemas de Recomendação é a Filtragem Colaborativa (FC), em que a produção das sugestões é feita com base na similaridade entre usuários. Assim, para prever a relevância que um item i terá para um usuário alvo u, o sistema se baseia nas opiniões dos usuários com preferências similares às de u sobre i. Um problema freqüente nos Sistemas de Recomendação diz respeito à chegada de um novo usuário. Nessa situação, o sistema não conhece nada a respeito das preferências dele e também não é capaz de gerar-lhe recomendações. Nos sistemas que utilizam FC isto também ocorre...

ICARE: um sistema de recomendação de especialistas sensível a contexto

Petry, Helô; Carolina Brandão Salgado, Ana (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
Português
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Freqüentemente, pessoas precisam, para realização de sua tarefa, de determinado conhecimento que só pode ser obtido através de experiência e prática, que elas podem não possuir. Elas podem economizar tempo e esforço se puderem interagir, informalmente, com outras pessoas que já possuam esse conhecimento. A colaboração informal facilita a troca de experiências e permite o reuso de conhecimento entre os indivíduos. Sistemas de Recomendação de Especialistas (SRE) podem ser usados para promover a colaboração informal através da identificação de especialistas que possam ajudar indivíduos na realização de suas tarefas. No entanto, os SRE existentes são centrados no especialista, em vez do usuário, e não levam em consideração o contexto dos envolvidos na recomendação. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um SRE que utiliza o contexto do usuário e do especialista para fazer recomendações mais ajustadas às necessidades do primeiro e, dessa maneira, facilitar a colaboração informal: o ICARE (Intelligent Context Awareness for Recommending Experts). Para tanto, é preciso entender o contexto das pessoas e como determinar as suas especialidades, definir as informações contextuais que devem ser consideradas e um processo de aquisição das especialidades e...

Um sistema de recomendação de código-fonte para suporte a novatos

Barbosa, Yuri de Almeida Malheiros
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Dissertação
Português
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Novatos em um projeto de desenvolvimento de software costumam ter problemas nas suas primeiras tarefas, porque antes de tornarem-se produtivos como os desenvolvedores mais experientes, eles precisam aprender as ferramentas, como o código-fonte está organizado, como todo projeto funciona, entre outras atividades. Muitas vezes, para ensinar a um novato o que ele precisa, um mentor, alguém mais experiente no projeto, é alocado para guiá-lo nos seus primeiros passos. Durante o desenvolvimento de software os desenvolvedores interagem com sistemas de controle de versão, sistemas de controle de mudanças e listas de discussão. Todas essas ferramentas gravam artefatos e a este conjunto de dados damos o nome de memória do projeto. Sistemas de recomendação podem ajudar os desenvolvedores usando a memória do projeto para recomendar artefatos importantes e assim evitar a necessidade de comunicação contínua entre as pessoas. Usando um sistema de recomendação os desenvolvedores perguntam primeiro para o computador, portanto eles só precisam perguntar para outro desenvolvedor se o sistema de recomendação falhar em guiá-lo para a resposta correta. Este trabalho apresenta a criação de um sistema de recomendação para Engenharia de Software chamado Mentor. Seu objetivo é recomendar arquivos de código-fonte que devem fazer parte da solução de uma solicitação de mudança. Além disso são apresentados e discutidos os resultados de três experimentos realizados para comparar técnicas de atribuição de similaridade utilizando os dados dos projetos GTK+...

Invenire: um método evolucionário para combinar resultados das técnicas de sistemas de recomendação baseado em filtragem colaborativa; Invenire: an evolutionary approach for combining results of recommender systems techniques based on collaborative filtering

Silva, Edjalma Queiroz da
Fonte: Universidade Federal de Goiás; Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF); Instituto de Informática - INF (RG) Publicador: Universidade Federal de Goiás; Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF); Instituto de Informática - INF (RG)
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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108.42198%
Recommendation systems function as a guide, helping users to discover products of interest. There are various techniques and approaches in the literature that enable the generationofrecommendations.Thisisinterestingbecauseitemphasizesthediversityof options;ontheotherhand,itcancausedoubtthesystemdesigneraboutwhichisthebest techniquetouse.Eachoftheseapproacheshasparticularitiesanddependsonthecontext to be applied. Therefore, the decision to choose between the techniques is complex to be done manually. This work proposes an evolutionary approach for combining results of recommendation techniques (Invenire) in order to automate the choice of techniques and get fewer errors in recommendations. To evaluate the proposal, experiments were performed with a dataset from MovieLens and some Collaborative Filtering techniques. The results show that the combining methodology proposed in this paper performs better than any one collaborative filtering technique separately in the context addressed. The improvement varies from 3,6% to 118,99% depending on the technique and the experiment executed.; Sistemas de Recomendação funcionam como um conselheiro, comportando-se de tal formaaorientaraspessoasnadescobertadeprodutosdeinteresse.Existemváriastécnicas eabordagensnaliteraturaquepermitemgerarrecomendações.Issoéinteressanteporque enfatiza a diversidade de opções; por outro lado...

Um método social-evolucionário para geração de rankings que apoiem a recomendação de eventos; A social-evolutionary method for generating rankings that support the event recommendation

Pascoal, Luiz Mário Lustosa
Fonte: Universidade Federal de Goiás; Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF); Instituto de Informática - INF (RG) Publicador: Universidade Federal de Goiás; Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF); Instituto de Informática - INF (RG)
Tipo: Dissertação Formato: application/octet-stream; application/pdf
Português
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98.43354%
With the development of web 2.0, social networks have achieved great space on the internet, with that many users provide information and interests about themselves. There are expert systems that make use of the user’s interests to recommend different products, these systems are known as Recommender Systems. One of the main techniques of a Recommender Systems is the Collaborative Filtering (User-based) which recommends products to users based on what other similar people liked in the past. Therefore, this work presents model approximation of functions that generates rankings, that through a Genetic Algorithm, is able to learn an approximation function composed by different social variables, customized for each Facebook user. The learned function must be able to reproduce a ranking of people (friends) originally created with user’s information, that apply some influence in the user’s decision. As a case study, this work discusses the context of events through information regarding the frequency of participation of some users at several distinct events. Two different approaches on learning and applying the approximation function have been developed. The first approach provides a general model that learns a function in advance and then applies it in a set of test data and the second approach presents an specialist model that learns a specific function for each test scenario. Two proposals for evaluating the ordering created by the learned function...

Os sistemas de recomendação na web como determinantes prescritivos na tomada de decisão

Oliveira, Adicinéia Aparecida de; Colmenero-Ferreira, Fernando
Fonte: Universidade Federal de Sergipe Publicador: Universidade Federal de Sergipe
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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118.3512%
Confinado com o volume explosivo de informações na Internet, é difícil a um utilizador, manter-se informado sem um esforço enorme. A abundância de informações na Internet não veio simplificar o processo de escolhas. Paralelamente, as empresas, no sentido de reterem os seus consumidores, empregam cada vez mais amiúde sistemas de recomendação nos seus sites, e os utilizadores parecem encontrar nesta alternativa, uma estratégia prescritiva para resolver os seus problemas de procura de informação e consequente tomada de decisão. Como é que a recomendação pode influenciar a tomada de decisão? Isolando esta pergunta, aspirou-se a encontrar atributos que lançassem a pesquisa e que definissem caminhos e objetivos. Na materialização da pesquisa, refuta-se a recolha de elementos em ambientes laboratoriais, ao invés disso, a atenção da pesquisa centra-se nas pessoas reais que executam tarefas reais em condições reais, com a pesquisa centrada no processo pelo qual as decisões são tomadas no ambiente de cada pessoa. A pesquisa segue uma abordagem qualitativa do processo natural de procura de informação produzida num quadro quasi-experimental. Os resultados da pesquisa indicam que, para resolver os seus problemas de tomada de decisão...

PrefREC: uma metodologia para desenvolvimento de sistemas de recomendação utilizando algoritmos de mineração de preferências

Oliveira, Cleiane Gonçalves
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
Português
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A enorme quantidade de informação disponível na web tem di cultado os usuários a selecionarem itens que atendam suas necessidades. Os Sistemas de Recomendação surgem como ferramentas indispensáveis neste cenário de sobrecarga de informação, a m de ltrar o que é de interesse do usuário e permitir que ele tenha uma experiência diferenciada com os atuais sistemas de informação. Apresentamos nessa dissertação uma metodologia para o desenvolvimento de Sistemas de Recomendação, utilizando algoritmos de mineração de preferências: a PrefRec. Objetivamos com essa proposta a construção de Sistemas de Recomendação que tenham bons valores de acurácia e que permitam uma interação com o usuário mais satisfatória, a partir das medidas de validação de acurácia, cobertura, novidade e serendipity. A utilização de algoritmos de mineração de preferências objetiva compreender as prefer ências dos usuários sobre as características dos itens, alcançando recomendações mais acuradas. No estudo de caso implementado, o Sistema de Recomendação XPrefRec, aplicamos um algoritmo minerador de um tipo especial de preferências contextuais, a m de de nir qual a preferência do usuário diante de determinado contexto. Analisamos ainda quais são os fatores da metodologia proposta que in uenciam na performance do Sistema de Recomendação...

Sistema de recomendação para plataformas de e-learning

Tavares, Bruno
Fonte: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto Publicador: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2012 Português
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O aumento do número de recursos digitais disponíveis dificulta a tarefa de pesquisa dos recursos mais relevantes, no sentido de se obter o que é mais relevante. Assim sendo, um novo tipo de ferramentas, capaz de recomendar os recursos mais apropriados às necessidades do utilizador, torna-se cada vez mais necessário. O objetivo deste trabalho de I&D é o de implementar um módulo de recomendação inteligente para plataformas de e-learning. As recomendações baseiam-se, por um lado, no perfil do utilizador durante o processo de formação e, por outro lado, nos pedidos efetuados pelo utilizador, através de pesquisas [Tavares, Faria e Martins, 2012]. O e-learning 3.0 é um projeto QREN desenvolvido por um conjunto de organizações e tem com objetivo principal implementar uma plataforma de e-learning. Este trabalho encontra-se inserido no projeto e-learning 3.0 e consiste no desenvolvimento de um módulo de recomendação inteligente (MRI). O MRI utiliza diferentes técnicas de recomendação já aplicadas noutros sistemas de recomendação. Estas técnicas são utilizadas para criar um sistema de recomendação híbrido direcionado para a plataforma de e-learning. Para representar a informação relevante, sobre cada utilizador...

Sistema de recomendação e personalização de televisão

Soares, Márcio Micael Mendes
Fonte: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto Publicador: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2011 Português
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98.69264%
Com a expansão da Televisão Digital e a convergência entre os meios de difusão convencionais e a televisão sobre IP, o número de canais disponíveis tem aumentado de forma gradual colocando o espectador numa situação de difícil escolha quanto ao programa a visionar. Sobrecarregados com uma grande quantidade de programas e informação associada, muitos espectadores desistem sistematicamente de ver um programa e tendem a efectuar zapping entre diversos canais ou a assistir sempre aos mesmos programas ou canais. Diante deste problema de sobrecarga de informação, os sistemas de recomendação apresentam-se como uma solução. Nesta tese pretende estudar-se algumas das soluções existentes dos sistemas de recomendação de televisão e desenvolver uma aplicação que permita a recomendação de um conjunto de programas que representem potencial interesse ao espectador. São abordados os principais conceitos da área dos algoritmos de recomendação e apresentados alguns dos sistemas de recomendação de programas de televisão desenvolvidos até à data. Para realizar as recomendações foram desenvolvidos dois algoritmos baseados respectivamente em técnicas de filtragem colaborativa e de filtragem de conteúdo. Estes algoritmos permitem através do cálculo da similaridade entre itens ou utilizadores realizar a predição da classificação que um utilizador atribuiria a um determinado item (programa de televisão...

RecRoute: Um Sistema de Recomendação de Rotas de Ônibus Baseado em Informações Contextuais dos Usuários

Tito, Adriano de Oliveira
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Dissertação
Português
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108.28751%
Nas últimas décadas, o trânsito em cidades de médio e grande porte, bem como os transtornos causados direta ou indiretamente por este, tem se tornado um problema crescente no cotidiano de qualquer cidadão. Isto tem contribuído para a ineficiência do transporte público, onde uma das principais barreiras é a ausência de informações aos usuários. Em tempos onde soluções tecnológicas para tarefas diárias estão sendo amplamente disponibilizadas, surgem como uma possível solução os Sistemas de Informação ao Usuário do transporte coletivo, que têm por finalidade fornecer informações aos passageiros e apoiar suas decisões. A maioria dos sistemas com esse propósito utiliza informações estáticas ou auxiliadas por transmissores GPS instalados nos veículos. Este trabalho tem por objetivo desenvolver um sistema de recomendação de rotas de transporte público por ônibus, denominado RecRoute, que considera informações contextuais dos usuários, condições climáticas, temporais e do trânsito para recomendar rotas de ônibus aos passageiros, apoiando-os em suas tomadas de decisão. No experimento realizado com o RecRoute os resultados gerados pelas recomendações foram bem avaliados pelos participantes. Sendo assim...

Website recommender systems as prescriptive determiners in the decision making process; Os sistemas de recomendação na web como determinantes prescritivos na tomada de decisão

Colmenero-Ferreira, Fernando; Oliveira, Adicinéia Aparecida de
Fonte: Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade Publicador: Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; Formato: application/pdf
Publicado em 01/08/2012 Português
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Overwhelmed by an extremely large volume of information on the Internet, it is difficult for a user to keep informed without a huge effort involved. The information that abounds on the Internet does not simplify the process of choice. In parallel, companies, in order to retain their consumers, more often use recommender systems on their websites, and their users seem to regard this alternative as a prescriptive strategy to solve their problems in their search for information and the consequent decision making process. How can recommendations influence a decision making process? By isolating this question it was possible to find the attributes that defined ways and objectives to begin this research. In the materialization of the research, the choice of elements in laboratory environments was rejected; instead, the research focuses its attention on real people, who perform real tasks in real conditions as well as on the process through which decisions are made in each individual´s environment. A qualitative approach is adopted related to the natural process of search for the information produced in a quasi-experimental basis. The results of the research show that, in order to solve one´s decision making problems in the phase of information search...