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Tese

Extração de contexto de reviews para sistemas de recomendação utilizando mineração de textos e opiniões (2019)

  • Authors:
  • Autor USP: SUNDERMANN, CAMILA VACCARI - ICMC
  • Unidade: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCC
  • DOI: 10.11606/T.55.2020.tde-18032020-094344
  • Subjects: WEB 2.0; USUÁRIOS DA INFORMAÇÃO; REDES SOCIAIS; MINERAÇÃO DE DADOS; SISTEMAS BASEADOS EM CONHECIMENTO; SISTEMAS DE INFORMAÇÃO; COMÉRCIO ELETRÔNICO
  • Keywords: Context; Contexto; Mineração de opiniões; Mineração de textos; Opinion mining; Recommender systems; Sistemas de recomendação; Text mining
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: Atualmente, com a grande sobrecarga de informações, serviços e produtos disponíveis na Web, os usuários tem encontrado dificuldades em identificar o que de fato é relevante para seus interesses e preferências. Sendo assim, sistemas de recomendação estão sendo desenvolvidos e implantados em um número cada vez maior de sites e aplicações com o objetivo de auxiliar os usuários sugerindo itens que atendam às suas preferências e necessidades. A tendência nessa área é a utilização de informações relevantes com o objetivo de gerar recomendações mais personalizadas e precisas aos usuários. Estudos comprovam que o uso de informação contextual tem viabilizado a obtenção de bons resultados na recomendação. Um dos grandes desafios encontrados na área de sistemas de recomendação sensíveis ao contexto refere-se à carência de métodos automáticos para a extração desse tipo de informação. Por outro lado, com o avanço da Web 2.0 e a crescente popularidade de redes sociais e comércio eletrônico, usuários têm sido cada vez mais encorajados a escrever reviews descrevendo suas opiniões sobre os itens. Dessas reviews podem ser extraídas informações importantes a serem utilizadas em sistemas de recomendação como contexto e opiniões. Com isso, o propósito geral deste trabalho de doutorado é avançar as pesquisas da área de sistemas de recomendação sensíveis ao contexto, em especial na extração automática de informações contextuais. Para atender aos objetivos do trabalho, foi realizada uma revisãosistemática da literatura de sistemas de recomendação sensíveis ao contexto que utilizam mineração de opiniões. Levando em consideração a carência de métodos automáticos de extração de contexto assim como a relevância das informações extraídas de reviews de usuários para os sistemas de recomendação, neste trabalho de doutorado foram propostos: (i) um método de recomendação sensível ao contexto, CARM-TOM, que executa desde o pré-processamento das reviews até a geração das recomendações utilizando informações contextuais; (ii) CIET.5embed, uma técnica de extração de contexto baseada em word embeddings; (iii) uma técnica de extração de contexto baseada em regras de associação, a RulesContext; e (iv) uma técnica de extração de contexto baseada em mineração de opiniões no nível dos aspectos, a CEOM. Essas propostas foram avaliadas considerando a base de reviews Yelp, sistemas de recomendação baseados nos vizinhos mais próximos, sistemas de recomendação baseados em fatoração de matrizes e diferentes baselines. Os resultados demonstraram que o uso das informações extraídas pelas técnicas propostas levaram a geração de recomendações mais precisas.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 17.12.2019
    • Acesso à fonteAcesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2020.tde-18032020-094344 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo NÃO é de acesso aberto
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SUNDERMANN, Camila Vaccari. Extração de contexto de reviews para sistemas de recomendação utilizando mineração de textos e opiniões. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18032020-094344/. Acesso em: 22 jan. 2026.

    • APA

      Sundermann, C. V. (2019). Extração de contexto de reviews para sistemas de recomendação utilizando mineração de textos e opiniões (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18032020-094344/

    • NLM

      Sundermann CV. Extração de contexto de reviews para sistemas de recomendação utilizando mineração de textos e opiniões [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18032020-094344/

    • Vancouver

      Sundermann CV. Extração de contexto de reviews para sistemas de recomendação utilizando mineração de textos e opiniões [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18032020-094344/

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