Recomendação de conteúdo baseada em interações multimodais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Arthur Fortes da
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09042015-153225/
Resumo: A oferta de produtos,informação e serviços a partir de perfis de usuários tem tornado os sistemas de recomendação cada vez mais presentes na Web, aumentando a facilidade de escolha e de permanência dos usuários nestes sistemas. Entretanto, existem otimizações a serem feitas principalmente com relação à modelagem do perfil do usuário. Geralmente, suas preferências são modeladas de modo superficial, devido à escassez das informações coletadas,como notas ou comentários, ou devido a informações indutivas que estão suscetíveis a erros. Esta dissertação propõe uma ferramenta de recomendação baseado em interações multimodais, capaz de combinar informações de usuários processadas individualmente por algoritmos de recomendação tradicionais. Nesta ferramenta desenvolveram-se quatro técnicas de combinação afim fornecer aos sistemas de recomendação, subsídios para melhoria na qualidade das predições em diversos domínios.
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spelling Recomendação de conteúdo baseada em interações multimodaisContent recommendation based on multimodal interactionsEnsemble techniquesInterações de usuáriosPerfis de usuáriosRecommendation systemsSistemas de recomendaçãoTécnicas de combinaçãoUser interactionsUser profilesA oferta de produtos,informação e serviços a partir de perfis de usuários tem tornado os sistemas de recomendação cada vez mais presentes na Web, aumentando a facilidade de escolha e de permanência dos usuários nestes sistemas. Entretanto, existem otimizações a serem feitas principalmente com relação à modelagem do perfil do usuário. Geralmente, suas preferências são modeladas de modo superficial, devido à escassez das informações coletadas,como notas ou comentários, ou devido a informações indutivas que estão suscetíveis a erros. Esta dissertação propõe uma ferramenta de recomendação baseado em interações multimodais, capaz de combinar informações de usuários processadas individualmente por algoritmos de recomendação tradicionais. Nesta ferramenta desenvolveram-se quatro técnicas de combinação afim fornecer aos sistemas de recomendação, subsídios para melhoria na qualidade das predições em diversos domínios.Providing products, information and services from user profiles has made the recommendation systems to be increasingly present, increasing the ease of selection and retention of users in Webservices. However, there are optimizations to be made in these systems mainly with respect to modeling the user profile. Generally, the preferences are modeled superficially, due to the scarcity of information collected, as notes or comments, or because of inductive information that is susceptible to errors. This work proposes are commendation tool based on multimodal interactions that combines users\' interactions, wich are processed individually by traditional recommendation algorithms. In this tool developed four combination of techniques in order to provide recommendation systems subsidies to improve the quality of predictions.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPManzato, Marcelo GarciaCosta, Arthur Fortes da2015-01-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09042015-153225/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:11:56Zoai:teses.usp.br:tde-09042015-153225Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:11:56Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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