Recomendação de tags para mídia social colaborativa: da generalização à personalização

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Ziesemer, Angelina de Carvalho A.
• Orientador(a): Oliveira, João Batista Souza de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
• Departamento: Faculdade de Informáca
• País: BR
• Palavras-chave em Português: INFORMÁTICA; SISTEMAS DE RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO; REDES SOCIAIS
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5172

Social media systems such as Flickr, Youtube and Picasa have become very popular as they provide a collaborative environment to share photos and videos supporting tags, ratings and comments. This kind of interaction includes a lot of content provided by users, which may bring meaningful information to recommendation systems. The aggregation of tags is also a way to cluster items and provide tag-based search content. We investigate how to support tag recommendation by ranking the co-occurrence, popularity and relevance of commonly-used tags in similar items and by similar users. We developed a tag recommendation system to recommend of possibly relevant tags. We use Flickr s dataset to analyze our algorithm s behavior and present the results provide by the experiment. A new model using personalized recommendation was developed using the experiment results and the behavior of each user.