Com o intuito de auxiliar usuários na procura por produtos relevantes, sistemas Web integraram módulos de recomendação de itens, que selecionam automaticamente conteúdo de acordo com os interesses de cada indivíduo. Apesar de existirem diversas abordagens para calcular recomendações de acordo com interações disponíveis no sistema, a maioria delas sofre com a carência de informações utilizadas para caracterizar as preferências dos usuários e as descrições dos itens. Trabalhos recentes sobre sistemas de recomendação têm estudado a possibilidade de utilizar revisões de usuários como fonte de metadados, já que são criadas colaborativamente pelos indivíduos. Entretanto, ainda carecem de estudos sobre como organizar e estruturar os dados de maneira semântica. Desta maneira, este trabalho tem como objetivo desenvolver técnicas de construção de representação de itens baseadas em descrições colaborativas para um sistema de recomendação. Objetiva-se analisar o impacto que métodos distintos de desambiguação lexical de sentido causam na precisão da recomendação, sendo avaliada no cenário de predição de notas. A partir dessa estruturação, é possível caracterizar os itens e usuários de maneira mais eficiente, favorecendo o cálculo da recomendação de acordo com as preferências do indivíduo.

Web systems integrate recommending modules for items, which automatically select content according to the interest of each individual in order to help users in the search for relevant products. Although there are diverse recommending approaches to calculate recommendations according to users preferences, most of them lack information to characterize users preferences and item descriptions. Recent researches on recommender systems have studied the possibility of using users reviews as source of metadata, because users create them collaboratively. However, the literature still lacks studies about how to organize and structure data in a semantic manner. Therefore, this study aims to develop techniques for constructing the representation of items based on collaborative descriptions for recommender systems. For this reason, it is also aimed to analyze the impact caused by distinct methods of word sense disambiguation on the precision of recommendations, which we analyzed in the scenario of ratings predictions. Our results showed that we can characterize users and items in a more efficient way, favoring the calculation of recommendations according to users preferences.