UM ESTUDO DE RECOMENDADORES BASEADOS EM CONTEÚDO E REDES SOCIAIS / A STUDY ON RECOMMENDER SYSTEMS BASED ON CONTENT AND SOCIAL NETWORKS

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

São duas as contribuições deste trabalho: (1) analisar a empregabilidade de algoritmos de recomendação para redes sociais. Tais algoritmos de recomendação podem receber como entrada não somente o grafo social destas redes como também características do conteúdo de itens a serem recomendados para usuários finais. Para tal, serão levantadas as principais características das redes sociais e as técnicas de recomendação automática que podem ser empregadas para essas tarefas. Especial atenção será dada à rede social online Flickr para compartilhamento de fotos e ao emprego de métricas de semelhança visual entre imagens. A segunda contribuição (2) é a construção de uma framework para a modelagem e análise de redes sociais, bem como o estudo do desempenho de algoritmos de recomendação nestes contextos. Estarão nela contidas as melhores práticas adotadas ao longo do estudo, como técnicas para coleta, análise e visualização de dados, classificação de redes sociais e tarefas de recomendação dentro destas, implementação dos algoritmos e arquiteturas de recomendadores. A relevância de tais contribuições advém da enorme quantidade de informação disponível online e crescente complexidade dos inter-relacionamentos entre esses dados. Sistemas recomendadores nesse contexto podem oferecer grande ajuda para usuários finais.

ASSUNTO(S)

web semantica data mining mineracao de dados web semantics

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