Modelo I2P: recomendação de recursos baseando-se em preferências, interesses e popularidade
| Ano de defesa: | 2008 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de São Carlos
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
BR
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Palavras-chave em Inglês: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/413 |
Resumo: | The development of technologies that assist in the teach-learning process is an rgued subject in some areas of knowledge. The great diffusion of Web-based Educational Systems (WbE-S) has been shown the popularization of distance learning and its support tools. The Tidia-Ae project, support by FAPESP, aim at the development of a WbE-S that can use the concept about high velocity internet. But, the WbE Systems don t have a personal treatment of user s necessities. So, the offers of personalization resources for systems aim at improving the teach-learning process using the treatment of real necessities of each user. The content recommendation, more specifically a recommendation system, is one of several techniques for that and it is a non-intrusive meaning of help user s in a system with a lot of information. This technique was used in Tidia-Ae environment to development of this thesis. This thesis presents the I2P model based on metrics of Interests, Preferences and Popularity which are acquired by the measuring of the relationship of users and system resources. These metrics provide a form to calculate the recommendation offers of resources. The calculation is done using Collaborative Filtering technique and the personalization is offered in collaborative form, considering the group learning. |
| id |
SCAR_670e4e13cdcecc9f9773de57cf407397 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/413 |
| network_acronym_str |
SCAR |
| network_name_str |
Repositório Institucional da UFSCAR |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Gotardo, Reginaldo AparecidoZorzo, Sérgio Donizettihttp://lattes.cnpq.br/2523715806470871http://lattes.cnpq.br/25085380922053066309b7b3-f26a-4826-877a-a37d0551685a2016-06-02T19:05:37Z2009-10-292016-06-02T19:05:37Z2008-08-22GOTARDO, Reginaldo Aparecido. Modelo I2P : recomendação de recursos baseando-se em preferências, interesses e popularidade. 2008. 109 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2008.https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/413The development of technologies that assist in the teach-learning process is an rgued subject in some areas of knowledge. The great diffusion of Web-based Educational Systems (WbE-S) has been shown the popularization of distance learning and its support tools. The Tidia-Ae project, support by FAPESP, aim at the development of a WbE-S that can use the concept about high velocity internet. But, the WbE Systems don t have a personal treatment of user s necessities. So, the offers of personalization resources for systems aim at improving the teach-learning process using the treatment of real necessities of each user. The content recommendation, more specifically a recommendation system, is one of several techniques for that and it is a non-intrusive meaning of help user s in a system with a lot of information. This technique was used in Tidia-Ae environment to development of this thesis. This thesis presents the I2P model based on metrics of Interests, Preferences and Popularity which are acquired by the measuring of the relationship of users and system resources. These metrics provide a form to calculate the recommendation offers of resources. The calculation is done using Collaborative Filtering technique and the personalization is offered in collaborative form, considering the group learning.O desenvolvimento de tecnologias que auxiliem no processo de ensinoaprendizagem é assunto discutido em várias áreas do conhecimento. A grande difusão de Sistemas Educacionais baseados nas tecnologias existentes na Web (também chamados de Sistemas Educacionais baseados na Web Web-based Educational Systems WbE-S) demonstra a popularização da educação a distância e das ferramentas de suporte a esta. O projeto Tidia-Ae, financiado pela FAPESP visa, sobretudo, o desenvolvimento de um WbE-S que possa explorar os conceitos da internet de alta velocidade. Os WbE-S, comumente, não possuem um tratamento personalizado das ações dos usuários no sistema. Assim, a oferta de recursos de personalização de sistemas visa melhorias no processo de ensino-aprendizagem através do tratamento das necessidades reais e pessoais de cada aluno. A recomendação de conteúdo é uma das possíveis técnicas para oferta de personalização. Trata-se de uma forma não intrusiva de auxiliar o processo de escolha dos usuários num sistema com grande conjunto de informações. Está técnica foi amplamente explorada e, junto com o projeto Tidia-Ae, serviu como base para a criação do modelo I2P. Este trabalho define e propõe o modelo I2P baseado em métricas de Interesses, Preferências e Popularidade obtidas no relacionamento entre os usuários e os recursos do sistema. Estas métricas fornecem o embasamento para oferta de recursos adequados às necessidades dos usuários num WbE-S. O cálculo para oferta de recomendação é realizado com a técnica de Filtragem Colaborativa e, assim, a personalização é oferecida de forma colaborativa, considerando o aprendizado em grupo.Financiadora de Estudos e Projetosapplication/pdfporUniversidade Federal de São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCUFSCarBRSistemas de recomendaçãoPrivacidade e personalizaçãoSistemas de ensinoRecommendation systemsPersonalizationWeb-based education systemsCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOModelo I2P: recomendação de recursos baseando-se em preferências, interesses e popularidadeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis101cf4fb-05d2-4cca-b01c-3ed638f945e3info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARTEXT2131.pdf.txt2131.pdf.txtExtracted texttext/plain103812https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/2a6b0c8e-5613-474e-8803-5b94a42708bb/downloadc443d5147d86ebefe8924da56247b1c0MD53falseAnonymousREADORIGINAL2131.pdfapplication/pdf8350502https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/6789b0ba-ac7c-4d49-a4eb-deddea48d8b4/download4dc12e822d8a4aeea41a8ba2b85769f2MD51trueAnonymousREADTHUMBNAIL2131.pdf.jpg2131.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5918https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/ab950c6d-54b4-44c0-ad38-d061190638de/download2bcf24a6dd730b51a7a1f7f1e1aafb18MD52falseAnonymousREAD20.500.14289/4132025-02-05 21:59:07.243open.accessoai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/413https://repositorio.ufscar.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestrepositorio.sibi@ufscar.bropendoar:43222025-02-06T00:59:07Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
| dc.title.por.fl_str_mv |
Modelo I2P: recomendação de recursos baseando-se em preferências, interesses e popularidade |
| title |
Modelo I2P: recomendação de recursos baseando-se em preferências, interesses e popularidade |
| spellingShingle |
Modelo I2P: recomendação de recursos baseando-se em preferências, interesses e popularidade Gotardo, Reginaldo Aparecido Sistemas de recomendação Privacidade e personalização Sistemas de ensino Recommendation systems Personalization Web-based education systems CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| title_short |
Modelo I2P: recomendação de recursos baseando-se em preferências, interesses e popularidade |
| title_full |
Modelo I2P: recomendação de recursos baseando-se em preferências, interesses e popularidade |
| title_fullStr |
Modelo I2P: recomendação de recursos baseando-se em preferências, interesses e popularidade |
| title_full_unstemmed |
Modelo I2P: recomendação de recursos baseando-se em preferências, interesses e popularidade |
| title_sort |
Modelo I2P: recomendação de recursos baseando-se em preferências, interesses e popularidade |
| author |
Gotardo, Reginaldo Aparecido |
| author_facet |
Gotardo, Reginaldo Aparecido |
| author_role |
author |
| dc.contributor.authorlattes.por.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/2508538092205306 |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Gotardo, Reginaldo Aparecido |
| dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Zorzo, Sérgio Donizetti |
| dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/2523715806470871 |
| dc.contributor.authorID.fl_str_mv |
6309b7b3-f26a-4826-877a-a37d0551685a |
| contributor_str_mv |
Zorzo, Sérgio Donizetti |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Sistemas de recomendação Privacidade e personalização Sistemas de ensino |
| topic |
Sistemas de recomendação Privacidade e personalização Sistemas de ensino Recommendation systems Personalization Web-based education systems CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| dc.subject.eng.fl_str_mv |
Recommendation systems Personalization Web-based education systems |
| dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| description |
The development of technologies that assist in the teach-learning process is an rgued subject in some areas of knowledge. The great diffusion of Web-based Educational Systems (WbE-S) has been shown the popularization of distance learning and its support tools. The Tidia-Ae project, support by FAPESP, aim at the development of a WbE-S that can use the concept about high velocity internet. But, the WbE Systems don t have a personal treatment of user s necessities. So, the offers of personalization resources for systems aim at improving the teach-learning process using the treatment of real necessities of each user. The content recommendation, more specifically a recommendation system, is one of several techniques for that and it is a non-intrusive meaning of help user s in a system with a lot of information. This technique was used in Tidia-Ae environment to development of this thesis. This thesis presents the I2P model based on metrics of Interests, Preferences and Popularity which are acquired by the measuring of the relationship of users and system resources. These metrics provide a form to calculate the recommendation offers of resources. The calculation is done using Collaborative Filtering technique and the personalization is offered in collaborative form, considering the group learning. |
| publishDate |
2008 |
| dc.date.issued.fl_str_mv |
2008-08-22 |
| dc.date.available.fl_str_mv |
2009-10-29 2016-06-02T19:05:37Z |
| dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2016-06-02T19:05:37Z |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.citation.fl_str_mv |
GOTARDO, Reginaldo Aparecido. Modelo I2P : recomendação de recursos baseando-se em preferências, interesses e popularidade. 2008. 109 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2008. |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/413 |
| identifier_str_mv |
GOTARDO, Reginaldo Aparecido. Modelo I2P : recomendação de recursos baseando-se em preferências, interesses e popularidade. 2008. 109 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2008. |
| url |
https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/413 |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.relation.authority.fl_str_mv |
101cf4fb-05d2-4cca-b01c-3ed638f945e3 |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de São Carlos |
| dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC |
| dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFSCar |
| dc.publisher.country.fl_str_mv |
BR |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de São Carlos |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFSCAR instname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) instacron:UFSCAR |
| instname_str |
Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) |
| instacron_str |
UFSCAR |
| institution |
UFSCAR |
| reponame_str |
Repositório Institucional da UFSCAR |
| collection |
Repositório Institucional da UFSCAR |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/2a6b0c8e-5613-474e-8803-5b94a42708bb/download https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/6789b0ba-ac7c-4d49-a4eb-deddea48d8b4/download https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/ab950c6d-54b4-44c0-ad38-d061190638de/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
c443d5147d86ebefe8924da56247b1c0 4dc12e822d8a4aeea41a8ba2b85769f2 2bcf24a6dd730b51a7a1f7f1e1aafb18 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio.sibi@ufscar.br |
| _version_ |
1851688878683979776 |