Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Pagnossim, José Luiz Maturana |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07062018-101232/
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Resumo: |
Sistemas de Recomendação (SR) são softwares capazes de sugerir itens aos usuários com base no histórico de interações de usuários ou por meio de métricas de similaridade que podem ser comparadas por item, usuário ou ambos. Existem diferentes tipos de SR e dentre os que despertam maior interesse deste trabalho estão: SR baseados em conteúdo; SR baseados em conhecimento; e SR baseado em filtro colaborativo. Alcançar resultados adequados às expectativas dos usuários não é uma meta simples devido à subjetividade inerente ao comportamento humano, para isso, SR precisam de soluções eficientes e eficazes para: modelagem dos dados que suportarão a recomendação; recuperação da informação que descrevem os dados; combinação dessas informações dentro de métricas de similaridade, popularidade ou adequabilidade; criação de modelos descritivos dos itens sob recomendação; e evolução da inteligência do sistema de forma que ele seja capaz de aprender a partir da interação com o usuário. A tomada de decisão por um sistema de recomendação é uma tarefa complexa que pode ser implementada a partir da visão de áreas como inteligência artificial e mineração de dados. Dentro da área de inteligência artificial há estudos referentes ao método de raciocínio baseado em casos e da recomendação baseada em casos. No que diz respeito à área de mineração de dados, os SR podem ser construídos a partir de modelos descritivos e realizar tratamento de dados textuais, constituindo formas de criar elementos para compor uma recomendação. Uma forma de minimizar os pontos fracos de uma abordagem, é a adoção de aspectos baseados em uma abordagem híbrida, que neste trabalho considera-se: tirar proveito dos diferentes tipos de SR; usar técnicas de resolução de problemas; e combinar recursos provenientes das diferentes fontes para compor uma métrica unificada a ser usada para ranquear a recomendação por relevância. Dentre as áreas de aplicação dos SR, destaca-se a recomendação de notícias, sendo utilizada por um público heterogêneo, amplo e exigente por relevância. Neste contexto, a presente pesquisa apresenta uma abordagem híbrida para recomendação de notícias construída por meio de uma arquitetura implementada para provar os conceitos de um sistema de recomendação. Esta arquitetura foi validada por meio da utilização de um corpus de notícias e pela realização de um experimento online. Por meio do experimento foi possível observar a capacidade da arquitetura em relação aos requisitos de um sistema de recomendação de notícias e também confirmar a hipótese no que se refere à privilegiar recomendações com base em similaridade, popularidade, diversidade, novidade e serendipidade. Foi observado também uma evolução nos indicadores de leitura, curtida, aceite e serendipidade conforme o sistema foi acumulando histórico de preferências e soluções. Por meio da análise da métrica unificada para ranqueamento foi possível confirmar sua eficácia ao verificar que as notícias melhores colocadas no ranqueamento foram as mais aceitas pelos usuários |
