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dc.contributor.advisorOliveira, Jose Palazzo Moreira dept_BR
dc.contributor.authorMachado, Guilherme Medeirospt_BR
dc.date.accessioned2018-04-26T02:33:31Zpt_BR
dc.date.issued2018pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/175081pt_BR
dc.description.abstractSistemas de recomendação foram propostos no início da década de 1990 com o objetivo de auxiliar seus usuários a lidar com a sobrecarga cognitiva criada com o advento da internet e o aumento constante de documentos. De lá para cá tais sistemas passaram a assumir vários outros papéis, tais como “auxiliar usuários a explorar”, “melhorar a tomada de decisão”, ou até mesmo “entreter”. Para atingir tais novos objetivos, o sistema necessita olhar para características do usuário que auxiliem no entendimento da tarefa desempenhada pelo usuário e como a recomendação pode auxiliar tal tarefa. Nesse sentido, propõe-se nessa tese uma integração entre estratégias de recomendação e de adaptação para criar um novo processo de recomendação adaptativa. É mostrado que tal integração pode melhorar a acurácia da recomendação, e dar bons resultados na retenção de usuários, e na interação destes com os sistemas. Para validar a abordagem, é implementado um protótipo para recomendação de filmes a serem utilizados em sala de aula. São também coletadas estatísticas de 78 usuários que participaram do experimento de avaliação da abordagem.pt_BR
dc.description.abstractRecommender systems were proposed in early 90’s with the goal to help users deal with cognitive overload brought by the internet and the constant increase of documents. From there to now such systems have assumed many other roles like “help users to explore”, “improve decision making”, or even “entertain”. To accomplish such new goals, the system needs to look to user characteristics that help in understand what the user task is and how to adapt the recommendation to support such task. In this direction, it is proposed in this thesis an integration between recommender and adaptive strategies into a new process of adaptive recommendation. It is shown that such integration can improve recommendation accuracy and give good results to user retention, and interaction with the systems. To validate the approach, it is implemented a prototype to recommend movies to be used in a classroom. It is also collected some statistics about the 78 users who have participated of the experiment for evaluation of the new approach.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoengpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectRecommender Systemsen
dc.subjectBanco de dadospt_BR
dc.subjectProcessadores de textopt_BR
dc.subjectAdaptive Systemsen
dc.subjectLearning Resourcesen
dc.subjectAccuracyen
dc.titleAwARE : an approach for adaptive recommendation of resourcespt_BR
dc.title.alternativeAwARE: an Approach for Adaptive Recommendation of rEsourcesen
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb001065386pt_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.date2018pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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