GRSPOID: um sistema de recomendação de pontos de interesse para grupos com diversificação

• Autor(a) principal: Cruz, Jadna Almeida da
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
• Texto Completo: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/37298
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Sistema de recomendação; Recomendação para Grupos; Pontos de interesse; Redes sociais; Redes de computação; Recommender systems; Group recommendation; Point of interest; Social media; Computing networks

Nos últimos anos a disponibilidade de dados na Web tem sido impulsionada pelo uso crescente das redes sociais e aplicativos para smartphones. Além do conteúdo textual, informações de geo-localização também são compartilhadas, favorecendo o surgimento de inúmeros serviços baseado em localização. As informações de localização de um Ponto de Interesse (POI) podem ser utilizadas para se entender o perfil de usuários, seus interesses e movimentações. Dessa maneira, é possível identificar, por exemplo, lugares de interesse de um determinado usuário, e até mesmo classificá-los em categorias, tais como café, universidade, bar, shopping, etc. Esse tipo de dado é bastante utilizado para os Sistemas de Recomendação de Pontos de Interesse que tem por objetivo auxiliar os usuários na busca por lugares de interesses, seja no dia a dia, ou durante uma viagem. Esses sistemas tradicionalmente recomendam para indivíduos, no entanto, existem cenários em que os indivíduos se reúnem em grupos, aumentando assim a complexidade do problema. Além da necessidade de encontrar as preferências individuais, a recomendação deve ponderar as preferências do grupo como um todo, o que exige a aplicação de uma técnica de consenso. Outro obstáculo é que recomendações não diversificadas, tendem a ser sempre da mesma categoria, diminuindo o interesse do grupo em recomendações de Pontos de Interesse já conhecidos. Esta dissertação de mestrado propõe Sistema de Recomendação de Pontos de Interesse para Grupos usando diversidade. Para avaliar o modelo proposto, foi realizado um exaustivo experimento com 19 grupos, sendo alguns com 3 e outros 5 membros. Para avaliar as recomendações diversificadas, foram utilizadas métricas de precisão nas posições 3, 5 e 10. De acordo com os resultados, as recomendação para as posições 5 e 10 obtiveram resultados mais satisfatórios quando a diversidade foi aplicada. Após o experimento com usuários reais, também foi realizada uma análise offline com variações do modelo proposto e das técnicas de agregação. De acordo com os resultados obtidos, foi possível verificar que os modelos de recomendação com diversidade obtiveram melhores resultados que a abordagem não diversificada na maioria das configurações testadas.