Sistema de recomendação baseado em conteúdo: recomendando sessões em eventos científicos - Oliveira, Bruna de (2017)
Em um evento científico, diversos tipos de conteúdo estão presentes em formas de palestras, workshops, minicursos e outros tipos de sessões. Essa variedade de conteúdo pode causar uma sobrecarga de informações ao participante, ocasionando dificuldade na escolha de conteúdo e tipo de sessão que ele deseja participar. Diversos eventos científicos fazem uso de um aplicativo móvel para facilitar ao participante o acesso à programação do evento e as diversas informações relacionadas a cada sessão presente no evento. Porém, mesmo com a utilização de um aplicativo móvel para facilitar o acesso às informações, a dificuldade do participante na escolha de qual sessão participar pode continuar a existir. Os Sistemas de Recomendação (SRS) podem auxiliar na escolha de qual sessão participar, pois utilizam informações dos participantes e informações importantes sobre os diversos conteúdos existentes no evento e, com isso, empregam técnicas que atuam com a finalidade de orientar o participante a encontrar sessões que estejam de acordo com os interesses dele. Dessa forma, esse trabalho tem como objetivo auxiliar o participante do evento científico que faz uso do aplicativo do evento, através da implementação de um Sistema de Recomendação (SR) baseado em conteúdo. Para atingir tal objetivo foram estudados conceitos e características sobre eventos científicos e SRs, e levantados trabalhos que utilizaram SRS para diferentes aplicações, inclusive para recomendações em eventos. O SR desenvolvido foi implantado no aplicativo móvel AppIHC, utilizado no XVI Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais (IHC2017). O SR foi avaliado através de uma análise quantitativa de quantos usuários gostaram das recomendações e através de um questionário de satisfação respondido pelos usuários do aplicativo. As análises mostraram que os usuários consideram interessante a utilização de um SR em um evento científico e que as recomendações geradas corresponderam aos interesses individuais de cada usuário. Como trabalhos futuros sugere-se a utilização de outras abordagens em conjunto com a abordagem baseada em conteúdo e a utilização de um tutorial, para explicar como as informações dos usuários são coletadas e os motivos pelos quais as recomendações são geradas