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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2015.tde-09042015-153225
Documento
Autor
Nome completo
Arthur Fortes da Costa
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2015
Orientador
Banca examinadora
Manzato, Marcelo Garcia (Presidente)
Carvalho, Windson Viana de
Pimentel, Maria da Graça Campos
Título em português
Recomendação de conteúdo baseada em interações multimodais
Palavras-chave em português
Interações de usuários
Perfis de usuários
Sistemas de recomendação
Técnicas de combinação
Resumo em português
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.
Título em inglês
Content recommendation based on multimodal interactions
Palavras-chave em inglês
Ensemble techniques
Recommendation systems
User interactions
User profiles
Resumo em inglês
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.
 
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Data de Publicação
2015-04-09
 
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