Recomendação de conteúdo baseada em informações semânticas extraídas de bases de conhecimento (2017)
- Authors:
- Autor USP: SILVA JUNIOR, SALMO MARQUES DA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: WEB SEMÂNTICA; INTERNET; MULTIMÍDIA INTERATIVA; INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA
- Keywords: Cenário de partida fria; Cold start scenario; Content-based filtering; Distância semântica; Filtragem colaborativa; Modelos de vizinhança; Neighborhood models; Semantic distance; Semantic similarity; Similaridade semântica
- Language: Português
- Abstract: A fim de auxiliar usuários durante o consumo de produtos, sistemas Web passaram a incorporar módulos de recomendação de itens. As abordagens mais populares são a baseada em conteúdo, que recomenda itens a partir de características que são do seu interesse, e a filtragem colaborativa, que recomenda itens bem avaliados por usuários com perfis semelhantes ao do usuário alvo, ou que são semelhantes aos que foram bem avaliados pelo usuário alvo. Enquanto que a primeira abordagem apresenta limitações como a sobre-especialização e a análise limitada de conteúdo, a segunda enfrenta problemas como o novo usuário e/ou novo item, também conhecido como partida fria. Apesar da variedade de técnicas disponíveis, um problema comum existente na maioria das abordagens é a falta de informações semânticas para representar os itens do acervo. Trabalhos recentes na área de Sistemas de Recomendação têm estudado a possibilidade de usar bases de conhecimento da Web como fonte de informações semânticas. Contudo, ainda é necessário investigar como usufruir de tais informações e integrá-las de modo eficiente em sistemas de recomendação. Dessa maneira, este trabalho tem o objetivo de investigar como informações semânticas provenientes de bases de conhecimento podem beneficiar sistemas de recomendação por meio da descrição semântica de itens, e como o cálculo da similaridade semântica pode amenizar o desafio enfrentado no cenário de partida fria. Como resultado, obtém-se uma técnica que pode gerarecomendações adequadas ao perfil dos usuários, incluindo itens novos do acervo que sejam relevantes. Pode-se observar uma melhora de até 10% no RMSE, no cenário de partida fria, quando se compara o sistema proposto com o sistema cuja predição de notas é baseada na correlação de notas.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2017
- Data da defesa: 10.05.2017
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ABNT
SILVA JUNIOR, Salmo Marques da. Recomendação de conteúdo baseada em informações semânticas extraídas de bases de conhecimento. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092017-143709/. Acesso em: 27 fev. 2026. -
APA
Silva Junior, S. M. da. (2017). Recomendação de conteúdo baseada em informações semânticas extraídas de bases de conhecimento (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092017-143709/ -
NLM
Silva Junior SM da. Recomendação de conteúdo baseada em informações semânticas extraídas de bases de conhecimento [Internet]. 2017 ;[citado 2026 fev. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092017-143709/ -
Vancouver
Silva Junior SM da. Recomendação de conteúdo baseada em informações semânticas extraídas de bases de conhecimento [Internet]. 2017 ;[citado 2026 fev. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092017-143709/
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