Sistema de recomendação hídrido para bibliotecas digitais que suportam o protocolo OAI PMH. / Hibrid recommender system for digital libraries what supporting the protocol OAI PMH.

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

O crescimento acelerado das tecnologias Web tem beneficiado pesquisadores e acadêmicos, pois as publicações de pesquisa podem ser acessadas eletronicamente tão logo elas tenham sido finalizadas e publicadas. Nesse contexto, surgem as Bibliotecas Digitais como um sistema de informação complexo que possui uma série de atividades que integram coleções, serviços e pessoas em suporte ao completo ciclo de criação, disseminação, acesso e preservação de dados, informação e conhecimento. No entanto, devido a enorme quantidade de conteúdo presente na Web, em particular nas Bibliotecas Digitais, usuários acabam se deparando com uma diversidade muito grande de opções, o que leva ao fenômeno conhecido como sobrecarga de informação. Com o objetivo de contribuir para amenizar ou até mesmo eliminar essas dificuldades, sistemas de recomendação para Bibliotecas Digitais têm sido propostos e desenvolvidos. Este trabalho segue essa direção, investigando soluções alternativas para alcançar mais qualidade nas indicações geradas por um sistema de recomendação na sua tarefa de ajudar os seus usuários. Para isso estudou-se as abordagens tratadas na literatura especializada sobre tais sistemas, propondo-se em seguida, um sistema de recomendação personalizada de artigos científicos para Bibliotecas Digitais. Tal sistema seguiu uma abordagem híbrida, procurando tirar proveito das características interessantes identificadas nas técnicas de filtragem e recomendação baseadas em conteúdo e colaborativa. Nesse sentido desenvolveu-se um engenho de recomendação híbrido que se utiliza de tecnologias padrão para a descrição de conteúdo (Padrão Dublin Core), comunicação com Bibliotecas Digitais (Protocolo OAI-PMH) e perfil do pesquisador (Currículo Lattes). Finalmente, avaliou-se o sistema proposto sobre uma base de dados do CiteSeer contendo artigos no formato Dublin Core, tendo os resultados preliminares mostrado-se satisfatórios melhorando a precisão na recomendação e a cobertura quando comparado com sistemas que implementam abordagens baseada em conteúdo e colaborativa isoladamente

ASSUNTO(S)

bibliotecas digitais sistemas de recomendação metadados inteligência artificial modelagem do perfil do usuário interoperabilidade ciencia da computacao recommender system digital libraries metadata artificial inteligence user modeling interoperability

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