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dc.contributor.advisorAlvares, Luis Otavio Campospt_BR
dc.contributor.authorCazella, Silvio Cesarpt_BR
dc.date.accessioned2007-06-06T19:15:49Zpt_BR
dc.date.issued2006pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/8424pt_BR
dc.description.abstractAs pessoas têm acesso a uma vasta gama de informações devido a grande oferta e aos recursos da Internet, porém despendem muito tempo na busca do que realmente é interessante ou útil para elas. A dificuldade de encontrar a informação correta é aumentada quando a informação disputa a atenção de uma pessoa com uma série de outras informações não tão relevantes. Procurando minimizar esta dificuldade e auxiliar no acesso a informação interessante, são aplicados desde sistemas de recuperação de informação até sistemas de filtragem de informação. Os sistemas de recuperação são amplamente difundidos na Internet através dos motores de busca (por exemplo, google.com, av.com, citeseer.ist.psu.edu), porém um problema neste tipo de aplicação constitui-se na necessidade do usuário apresentar os termos (palavras-chave) que são relevantes para a consulta. filtragem de informação, tendo como representante os Sistemas de Recomendação, surge como uma nova abordagem que procura liberar o usuário da exigência de criar consultas com palavras-chave, ou seja, a filtragem baseada em conteúdo procura casar o perfil do usuário e o conteúdo dos itens a serem recomendados, e então, oferecer alguns destes itens aos usuários. Por fim, surgiram sistemas que não se baseavam na análise do conteúdo dos itens, mas sim na reputação de um item junto aos outros usuários, ou seja, o usuário recebe a recomendação de um item que pode ser do seu interesse frente à colaboração de outros usuários que avaliaram o item. A questão maior nesta abordagem está no quanto a opinião de um usuário que avaliou um item é relevante para servir como colaboração na elaboração da recomendação para outro usuário. Esta tese constitui-se em uma proposta para modelar e incluir a relevância da opinião do usuário no processo de recomendação colaborativa, ou seja, apresenta uma abordagem de Sistemas de Recomendação para recomendar itens baseando-se em informação adicional − definida como relevância da opinião do usuário − além das típicas informações utilizadas na grande maioria dos Sistemas de Recomendação. Esta inclusão da relevância da opinião constitui-se em uma alternativa para que o usuário alvo da recomendação consiga identificar qual a importância de um determinado item recomendado frente à relevância de opinião dos recomendadores. A idéia apresentada é a de que pessoas com maior relevância de opinião poderiam melhor avaliar e recomendar itens.pt_BR
dc.description.abstractNowadays, people have access to a huge amount of information due to the Internet's resources. However they spend too much time searching for interesting, adequate or useful information. The difficulty to find worthwhile information increases when interesting things dispute the user's attention. Information retrieval and information filtering systems are applicable in order to minimize search difficulties, aiming to aid the user in the search for worthwhile information. Information retrieval systems are widely spread in the Internet through search engines (e.g., google.com, av.com, citeseer.ist.psu.edu). However there is a problem in this kind of application, which consists in compelling the user to know the terms (keywords) that are relevant for the search. Recommender Systems are an information filtering solution. They present a different approach that frees the user from creating queries with keywords. It means that the system tries to match the user's profile (historical interests) with the content of items to be recommended, and then offers these items to the user (recommendee). In parallel, an alternative approach to item recommendation was proposed, this one based on the offering of items based on other users’ opinion, i.e. the user receives an item recommendation based on the evaluation of other users (collaborative filtering or social filtering). However, a different question is raised here − how much the opinion of a user who evaluated an item is relevant to be employed in the recommendation process applying a collaborative method? This thesis presents a new approach to model and include in the collaborative recommendation process additional information named Recommender's Rank, which represents the relevance of the user's opinion and complements the typical information used in the large majority of Recommender Systems. This approach is an alternative to aid the user to identify the importance of a recommended item based on other users' opinions, as people with higher relevance of opinion are more likely to better evaluate and recommend items.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectArmazenamento : Dadospt_BR
dc.subjectRecommender systemsen
dc.subjectRecuperacao : Informacaopt_BR
dc.subjectUser modelingen
dc.subjectMultiagent systemsen
dc.subjectSistemas multiagentespt_BR
dc.subjectData mining and virtual web communitiesen
dc.subjectMineracao : Dadospt_BR
dc.subjectSistemas : Recomendaçãopt_BR
dc.subjectPerfil : Usuariopt_BR
dc.subjectComunidade virtualpt_BR
dc.titleAplicando a relevância da opinião de usuários em sistema de recomendação para pesquisadorespt_BR
dc.title.alternativeApplying user’s opinion relevance in a Recommender System to Researchers en
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb000575704pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Computaçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2006pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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