[en] PEOPLE RECOMMENDATION IN SOCIAL NETWORKS BASED IN USER CONNECTIONS

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: RAFAEL JESSEN WERNECK DE ALMEIDA MARTINS
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] ENGENHARIA DE SOFTWARE; [pt] REDE SOCIAL; [pt] SISTEMA DE RECOMENDACAO; [pt] BANCO DE DADOS; [pt] SITE; [pt] INFORMATICA; [pt] INTERNET; [en] SOFTWARE ENGINEERING; [en] SOCIAL MEDIA; [en] RECOMMENDATION SYSTEMS; [en] DATABASE; [en] SITE; [en] COMPUTER SCIENCE; [en] INTERNET
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22604&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22604&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.22604

[pt] Os sites de redes sociais ganharam importância nos últimos anos. Neles, seus usuários podem se conectar com outros usuários para interagir entre si. Porém, geralmente o número de usuários cadastrados é muito grande e, por isso, encontrar outros usuários afins para se conectar não é fácil. Sistemas de recomendação são ferramentas de software que provem sugestões de diversos tipos de itens para usuários e podem ser aplicados para recomendar pessoas (outros usuários) em redes sociais. Sistemas que recomendam pessoas utilizam técnicas específicas e, devido às implicações sociais envolvidas nas relações pessoais, devem levar alguns fatores em consideração. A ausência de dados confiáveis torna a tarefa de gerar recomendações úteis mais difícil. Este trabalho discute o assunto e apresenta um sistema de recomendação de pessoas para sites de redes sociais com base em conexões entre usuários. Para testar o sistema apresentado, realizamos um experimento com o Peladeiro, um site real de uma rede social que conta com mais de 500 mil usuários, onde poucos dados estão disponíveis para serem utilizados.