Sistema de Recomendação Baseado em Conhecimento

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Reis, Luís Filipe Marçal dos
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10316/99769
Resumo: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra.
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spelling Sistema de Recomendação Baseado em Conhecimentoextração de informaçãoextração de palavras-chaveextração de conhecimentorepresentação de conhecimentografossistemas de recomendaçãoagentes pessoaisinformation retrievalkeyword extractionknowledge retrievalknowledge representationgraphsrecommender systemspersonal agentsDissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra.Verificamos hoje em dia um grande crescimento na quantidade de informação disponível. Este acontecimento resulta não só da massificação do acesso às tecnologias de informação e da globalização do acesso à Internet fixa, mas também é consequência do aumento do número de utilizadores que acedem à Internet a partir de dispositivos móveis. O fenómeno das redes sociais, do trabalho colaborativo e a presença dos media online em muito contribuem para o crescimento exponencial da informação disponível. Deste modo, o ser humano está hoje exposto diariamente a uma enorme quantidade de informação, proveniente das mais diversas fontes, com a qual não consegue lidar. Deste modo, assistimos assim a um fenómeno claro de sobrecarga de informação para os humanos. No contexto anteriormente descrito, os agentes pessoais e em particular os sistemas de recomendação têm cada vez mais um papel relevante, auxiliando os utilizadores de sistemas de informação a lidar com o processo de seleção e identificação dos conteúdos mais relevantes. Para que os agentes pessoais possam desempenhar o seu papel com eficácia, as preferências e os hábitos dos utilizadores têm que ser considerados no processo de seleção da informação. Torna-se assim necessário que estes possuam mecanismos capazes de identificar as necessidades e os objetivos de cada utilizador por forma a gerar recomendações úteis. Neste sentido, esta tese propõe um sistema de agente pessoal baseado em conhecimento, capaz de recolher, categorizar e filtrar notícias autonomamente de acordo com os interesses noticiosos específicos dos utilizadores. O sistema recorre a aprendizagem computacional para identificar o perfil dos utilizadores, combinando o feedback dos utilizadores com conhecimento produzido a partir do conteúdo das notícias por forma a gerar recomendações. Durante o desenvolvimento das várias etapas do trabalho são levados a cabo um conjunto de testes experimentais utilizando diversos utilizadores, permitiram aferir o correto funcionamento e desempenho do sistema de recomendação. Esta abordagem teve especial incidência na implementação de um sistema de agente pessoal que resulta na produção de uma aplicação móvel para dispositivos móveis.Nowadays, we experience a huge growth on the amount of information available. This is a result not only from the wide spreading of information technology and desktop Internet access availability, but also from the increasing number of users that access the Internet from mobile devices. The Social Networking phenomena, collaborative work and online media presence make a huge contribution to information availability. Humans are daily exposed to a huge quantity of information from many different sources that they cannot handle by themselves. As a result, there is an eminent problem of information overload for which humans are not ready to deal with. In the aforementioned context, personal agents and in particular recommender systems, play an important role on aiding users with the identification and selection of relevant information. In order to perform these tasks efficiently, personal agents must consider users preferences when delivering information. The system must be aware of the users needs and goals in order to provide useful recommendations. Having this in mind, this work proposes a knowledge-based personal agent system, capable of automatically gathering and selecting news, filtering and delivering them in a selective and personalized fashion to each user. The system uses machine learning in order to identify users models, while combining feedback from the agents network with a knowledge representation created from the extracted news text, in order to recommend more relevant content to users. During the development of this work, experimental testing using a set of users was carried out, allowing the evaluation the recommender system’s behaviour and performance. This approach was designed with personal mobile assistants in mind, resulting in the development of a mobile application prototype for the Google Android platform.2012-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/99769http://hdl.handle.net/10316/99769porReis, Luís Filipe Marçal dosinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2022-05-25T09:57:21Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/99769Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:17:18.037779Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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