Abordagem híbrida de recomendação de conteúdo baseada em tags adaptativas aplicada em bibliotecas digitais
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFLA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/37717 |
Resumo: | The technological evolution of the library in the academic environment brought a lot of information and documents that are available to access, but not always these systems have mechanisms to search in an integrated way the relevant information for the user. To alleviate this problem, we propose a recommendation system that generates the user profile through tags that are reshaped over time. To trace the user profile the system uses information from your lending history stored in the library database and it collects their opinions (feedback) through a list of recommendations. These data are integrated with the document base of institutional repository. Thus, the recommendation system assists users in identifying relevant items and makes suggestions for content in an integrated environment that contains institutional repository documents and the university library database. The proposed recommendation system uses a hybrid approach being applied in an academic environment with the participation of users. |
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Abordagem híbrida de recomendação de conteúdo baseada em tags adaptativas aplicada em bibliotecas digitaisSistemas de recomendaçãoRepositórios institucionaisBibliotecas digitaisRecuperação da informaçãoRecommendation systemsInstitutional repositoriesDigital librariesInformation retrievalCiência da ComputaçãoThe technological evolution of the library in the academic environment brought a lot of information and documents that are available to access, but not always these systems have mechanisms to search in an integrated way the relevant information for the user. To alleviate this problem, we propose a recommendation system that generates the user profile through tags that are reshaped over time. To trace the user profile the system uses information from your lending history stored in the library database and it collects their opinions (feedback) through a list of recommendations. These data are integrated with the document base of institutional repository. Thus, the recommendation system assists users in identifying relevant items and makes suggestions for content in an integrated environment that contains institutional repository documents and the university library database. The proposed recommendation system uses a hybrid approach being applied in an academic environment with the participation of users.Com a evolução tecnológica das bibliotecas no ambiente acadêmico, grande quantidade de informações e documentos são disponibilizados para acesso, mas nem sempre esses sistemas possuem mecanismos capazes de buscar de forma integrada informações relevantes para o usuário. Para amenizar este problema, propomos um sistema de recomendação que gera o perfil do usuário por meio de tags que são remodeladas ao longo do tempo. Para traçar o perfil do usuário o sistema utiliza informações do seu histórico de empréstimos armazenado na base de dados da biblioteca e coleta suas opiniões (feedback) por meio de uma lista de recomendações. Esses dados são integrados com a base de documentos do repositório institucional. Desta forma, o sistema de recomendação auxilia os usuários na identificação de itens relevantes e faz sugestões de conteúdo em um ambiente integrado que contem documentos do repositório institucional e da base de dados da biblioteca da universidade. O sistema de recomendação proposto utiliza uma abordagem híbrida sendo aplicado em um ambiente acadêmico com a participação dos usuários.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-graduação em Ciência da ComputaçãoUFLAbrasilDepartamento de Ciência da ComputaçãoEsmin, Ahmed Ali AbdallaEsmin, Ahmed Ali AbdalaMoraes, Carlos Henrique Valério deLacerda, Wilian SoaresFurtado, Thiago Bellotti2019-11-19T17:05:13Z2019-11-19T17:05:13Z2019-11-192016-08-22info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfFURTADO, T. B. Abordagem híbrida de recomendação de conteúdo baseada em tags adaptativas aplicada em bibliotecas digitais. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/37717porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2023-04-13T17:51:55Zoai:localhost:1/37717Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2023-04-13T17:51:55Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false |
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