Modelo I2P: recomendação de recursos baseando-se em preferências, interesses e popularidade

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: Gotardo, Reginaldo Aparecido
Orientador(a): Zorzo, Sérgio Donizetti lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
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