Sistema de recomendação colaborativa de restaurantes com dispositivos móveis

• Autor(a) principal: Albuquerque, Paulo Alexandre Pinto
• 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/10071/7982
• topic: Filtragem colaborativa; Dispositivos móveis; Serviços baseados em localização; Sistemas de recomendação; Collaborative filtering; Mobile devices; Location based services; Recommender systems

O crescimento exponencial da informação a que as pessoas estão sujeitas, provocou a necessidade de existência de sistemas que ajudassem os utilizadores a filtrarem os dados que recebiam. Surgiu portanto uma classe de sistemas dedicados a esse fim denominados de sistemas de recomendação. Os sistemas de recomendação tentam minimizar este problema, filtrando a informação menos relevante, deixando apenas aquela que mais interessa a cada utilizador. De entre os vários tipos de sistemas, os baseados em técnicas de filtragem colaborativa foram os mais bem sucedidos comercialmente, podendo ser encontrados em grandes distribuidores a nível mundial tais como a Amazon ou a NetFlix. Entretanto, assiste-se a uma alteração na forma como os utilizadores acedem a portais de comércio eletrónico e a guias de turismo especializados, tendo-se passado da utilização de um computador como forma de acesso, para a utilização de dispositivos móveis tais como smartphones e tablets. As capacidades de georreferenciação dos dispositivos móveis, conjuntamente com o acesso permanente à Internet, permite que estes sejam utilizados para o fornecimento de serviços baseados na localização do dispositivo. Neste contexto implementou-se um algoritmo de filtragem colaborativa, para o qual foi desenvolvida uma prova de conceito de uma aplicação móvel de recomendação de restaurantes. O algoritmo de recomendação foi avaliado quanto à precisão com que faz previsões das avaliações dos utilizadores, utilizando-se uma base de dados pública de investigação (MovieLens), tendo-se obtido resultados comparáveis com outras publicações. Foram elaborados testes adicionais de aceitação da aplicação móvel junto dos utilizadores, cujos resultados se revelaram muito positivos.