Luppar News-Rec: um recomendador inteligente de notícias - Souza, Antônio Alex de (2019)
A presente dissertação documenta a construção de um sistema recomendador de notícias, denominado Luppar News-Rec, e sua avaliação. Luppar News-Rec é constituído de três subsistemas: o subsistema de captura, pré-processamento e armazenamento, o subsistema de classificação e o subsistema de aquisição de perfis de assinantes e distribuição de notícias. O foco principal é no subsistema de classificação de notícias sendo que para os outros dois foram implementadas apenas funcionalidades básicas essenciais. No projeto do subsistema de classificação avalia-se a eficácia da combinação de modelos de representação de documentos, incluindo uma abordagem embedding ponderada, com algoritmos de classificação de texto monorrótulo e multirrótulo. O trabalho deste subsistema é classificar as notícias em tópicos de interesse e distribuí-las conforme o perfil dos assinantes. Os modelos de representação de documentos do tipo BoW, matriz TF-IDF, Word2Vec e FastText, esses dois últimos também utilizando a abordagem E2V-IDF, são combinados com os classificadores KNN, SVM(RBF), Decision Tree, Random Forest. Os resultados mostram o desempenho significativamente superior da combinação SVM (kernel: RBF) com embeddings utilizando a abordagem E2V-IDF em relação a representações embeddings tradicionais, para a maioria das coleções abordadas.  Palavras-chave: Classificação. Representação de Documentos. Incorporação de Palavras. Notícias. Recomendação