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Filtragem baseada em conteúdo auxiliada por métodos de indexação colaborativa

D'Addio, Rafael Martins

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2015-06-10

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Filtragem baseada em conteúdo auxiliada por métodos de indexação colaborativa
  • Autor: D'Addio, Rafael Martins
  • Orientador: Manzato, Marcelo Garcia
  • Assuntos: Análise De Sentimento; Extração De Características; Sistemas De Recomendação; Informação Não-Estruturada; Representação De Itens; Sentiment Analysis; Recommender Systems; Items' Representation; Feature Extraction; Unstructured Information
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Sistemas de recomendação surgiram da necessidade de selecionar e apresentar conteúdo relevante a usuários de acordo com suas preferências. Dentre os diversos métodos existentes, aqueles baseados em conteúdo faz em uso exclusivo da informação inerente aos itens. Estas informações podem ser criadas a partir de técnicas de indexação automática e manual. Enquanto que as abordagens automáticas necessitam de maiores recursos computacionais e são limitadas á tarefa específica que desempenham, os métodos manuais são caros e propensos a erros. Por outro lado, com a expansão da Web e a possibilidade de usuários comuns criarem novos conteúdos e anotações sobre diferentes itens e produtos, uma alternativa é obter esses metadados criados colaborativamente pelos próprios usuários. Entretanto, essas informações, em especial revisões e comentários, podem conter ruídos, além de estarem em uma forma desestruturada. Deste modo, este trabalho1 tem como objetivo desenvolver métodos de construção de representações de itens baseados em descrições colaborativas para um sistema de recomendação. Objetiva-se analisar o impacto que diferentes técnicas de extração de características, aliadas à análise de sentimento, causam na precisão da geração de sugestões, avaliando-se os resultados em dois cenários de recomendação: predição de notas e geração de ranques. Dentre as técnicas analisadas, observa-se que a melhor apresenta um ganho no poder descritivo dos itens, ocasionando uma melhora no sistema de recomendação.
  • DOI: 10.11606/D.55.2015.tde-26112015-144141
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2015-06-10
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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