[en] SECOND LEVEL RECOMMENDATION SYSTEM TO SUPPORT NEWS EDITING

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: DEMETRIUS COSTA RAPELLO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] RECUPERACAO DE INFORMACAO; [pt] EXTRACAO DE ENTIDADES NOMEADAS; [pt] SISTEMAS DE RECOMENDACAO; [en] INFORMATION RETRIEVAL; [en] NAMED ENTITY EXTRACTION; [en] RECOMMENDER SYSTEMS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22832&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22832&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.22832

[pt] Sistemas de recomendação têm sido amplamente utilizados pelos grandes portais na Web, em decorrência do aumento do volume de dados disponíveis na Web. Tais sistemas são basicamente utilizados para sugerir informações relevantes para os seus usuários. Esta dissertação apresenta um sistema de recomendação de segundo nível para auxiliar equipes de jornalistas de portais de notícias no processo de recomendação de notícias relacionadas para os usuários do portal. O sistema é chamado de segundo nível pois apresenta recomendações aos jornalistas para que, por sua vez, geram recomendações aos usuários do portal. O modelo seguido pelo sistema consiste na recomendação de notícias relacionadas com base em características extraídas do próprio texto da notícia original. As características extraídas permitem a criação de consultas contra um banco de dados de notícias anteriormente publicadas. O resultado de uma consulta é uma lista de notícias candidatas à recomendação, ordenada pela similaridade com a notícia original e pela data de publicação, que o editor da notícia original manualmente processa para gerar a lista final de notícias relacionadas.