Content recommendation based on semantic descriptions extracted from user annotations (2020)
- Authors:
- Autor USP: D'ADDIO, RAFAEL MARTINS - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO; INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA; REDES SOCIAIS; WEB SEMÂNTICA; TECNOLOGIA DA COMUNICAÇÃO
- Keywords: Anotações de usuário; Information retrieval; Item representations; Recommender systems; Representações de itens; Sistema de recomendação; User annotations
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Sistemas de recomendação surgiram como forma de reduzir o problema de sobrecarga de informações. Eles necessitam de dados para funcionar corretamente, ou seja, seus usuários precisam fornecer interações para que seus perfis possam ser construídos, enquanto itens precisam de descrições para serem diferenciados, especialmente em abordagens baseadas em conteúdo. Essas abordagens geralmente dependem de fontes externas, que podem ser metadados estruturados ou textos não estruturados, como sinopses, notícias ou resenhas de usuários. As resenhas de usuários têm sido cada vez mais usadas como fonte de informações devido à sua capacidade de transmitir características do item, bem como a opinião do autor em relação a elas. Esta pesquisa de doutorado se concentra no design de representações ricas e semânticas de itens a partir de resenhas de usuários, a fim de aumentar a precisão das recomendações. Além disso, objetiva-se analisar sua aplicação em vários domínios, algoritmos e tarefas de recomendação, verificando sua qualidade e diferenças. Propõem-se cinco representações de itens baseadas em conceitos, que são projetadas no modelo de espaço vetorial. Todas elas compartilham, em algum nível, o mesmo conjunto de características, variando na semântica que seu esquema de ponderação transmite. Elas foram exploradas numa variedade de abordagens, algoritmos e configurações de avaliação, desde experimentos offline até uma avaliação online com usuários reais. Os resultados revelam anecessidade de projetar boas representações semânticas de itens, que ajudam o recomendador a diferenciar corretamente os itens da coleção e, finalmente, produzir sugestões mais relevantes para seus usuários.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2020
- Data da defesa: 29.09.2020
-
ABNT
D'ADDIO, Rafael Martins. Content recommendation based on semantic descriptions extracted from user annotations. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01122020-130836/. Acesso em: 19 set. 2024. -
APA
D'Addio, R. M. (2020). Content recommendation based on semantic descriptions extracted from user annotations (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01122020-130836/ -
NLM
D'Addio RM. Content recommendation based on semantic descriptions extracted from user annotations [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01122020-130836/ -
Vancouver
D'Addio RM. Content recommendation based on semantic descriptions extracted from user annotations [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01122020-130836/
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