Recomendação de conteúdo baseada em interações multimodais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Costa, Arthur Fortes da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09042015-153225/
Resumo: A oferta de produtos,informação e serviços a partir de perfis de usuários tem tornado os sistemas de recomendação cada vez mais presentes na Web, aumentando a facilidade de escolha e de permanência dos usuários nestes sistemas. Entretanto, existem otimizações a serem feitas principalmente com relação à modelagem do perfil do usuário. Geralmente, suas preferências são modeladas de modo superficial, devido à escassez das informações coletadas,como notas ou comentários, ou devido a informações indutivas que estão suscetíveis a erros. Esta dissertação propõe uma ferramenta de recomendação baseado em interações multimodais, capaz de combinar informações de usuários processadas individualmente por algoritmos de recomendação tradicionais. Nesta ferramenta desenvolveram-se quatro técnicas de combinação afim fornecer aos sistemas de recomendação, subsídios para melhoria na qualidade das predições em diversos domínios.