Abordagem híbrida de recomendação de conteúdo baseado em tags adaptativas aplicada em bibliotecas digitais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Furtado, Thiago Bellotti lattes
Orientador(a): Esmin, Ahmed Ali Abdalla
Banca de defesa: Esmin, Ahmed Ali Abdalla, Moraes, Carlos Henrique Valério de, Lacerda, Wilian Soares
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Departamento: Departamento de Ciência da Computação
País: brasil
Palavras-chave em Português:
Sistemas de recomendação
Repositório institucional
Biblioteca digital
Tags
Recuperação da informação
Recommender systems
Institutional repository
Digital library
Information retrieval
Área do conhecimento CNPq:
Ciência da Computação
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/31821
Resumo: Com a evolução tecnológica das bibliotecas no ambiente acadêmico, grande quantidade de informações e documentos são disponibilizados para acesso, mas nem sempre esses sistemas possuem mecanismos capazes de buscar de forma integrada informações relevantes para o usuário. Para amenizar este problema, propõe-se um sistema de recomendação que gera o perfil do usuário por meio de tags que são remodeladas ao longo do tempo. As tags são termos ou palavras que transmitem um significado e geralmente são utilizadas por usuários para classificar determinado conteúdo. Para traçar o perfil do usuário o sistema utiliza informações do seu histórico de empréstimos armazenado na base de dados da biblioteca e coleta suas opiniões (feedback) por meio de uma lista de recomendações. Esses dados são integrados com a base de documentos do repositório institucional. Desta forma, o sistema de recomendação auxilia os usuários na identificação de itens relevantes e faz sugestões de conteúdo em um ambiente integrado que contem documentos do repositório institucional e da base de dados da biblioteca da universidade. O sistema de recomendação proposto utiliza uma abordagem híbrida sendo aplicado em um ambiente acadêmico com a participação dos usuários.
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spelling 2018-11-19T10:31:54Z2018-11-19T10:31:54Z2018-11-192016-08-22FURTADO, T. B. Abordagem híbrida de recomendação de conteúdo baseado em tags adaptativas aplicada em bibliotecas digitais. 2016. 93 p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.https://repositorio.ufla.br/handle/1/31821Com a evolução tecnológica das bibliotecas no ambiente acadêmico, grande quantidade de informações e documentos são disponibilizados para acesso, mas nem sempre esses sistemas possuem mecanismos capazes de buscar de forma integrada informações relevantes para o usuário. Para amenizar este problema, propõe-se um sistema de recomendação que gera o perfil do usuário por meio de tags que são remodeladas ao longo do tempo. As tags são termos ou palavras que transmitem um significado e geralmente são utilizadas por usuários para classificar determinado conteúdo. Para traçar o perfil do usuário o sistema utiliza informações do seu histórico de empréstimos armazenado na base de dados da biblioteca e coleta suas opiniões (feedback) por meio de uma lista de recomendações. Esses dados são integrados com a base de documentos do repositório institucional. Desta forma, o sistema de recomendação auxilia os usuários na identificação de itens relevantes e faz sugestões de conteúdo em um ambiente integrado que contem documentos do repositório institucional e da base de dados da biblioteca da universidade. O sistema de recomendação proposto utiliza uma abordagem híbrida sendo aplicado em um ambiente acadêmico com a participação dos usuários.The technological evolution of the library in the academic environment brought a lot of information and documents that are available to access, but not always these systems have mechanisms to search in an integrated way the relevant information for the user. To alleviate this problem, we propose a recommendation system that generates the user profile through tags that are reshaped over time. Tags are terms or words that convey meaning and are generally used by users to classify certain content. To trace the user profile the system uses information from your lending history stored in the library database and it collects their opinions (feedback) through a list of recommendations. These data are integrated with the document base of institutional repository. Thus, the recommendation system assists users in identifying relevant items and makes suggestions for content in an integrated environment that contains institutional repository documents and the university library database. The proposed recommendation system uses a hybrid approach being applied in an academic environment with the participation of users.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUFLAbrasilDepartamento de Ciência da ComputaçãoCiência da ComputaçãoSistemas de recomendaçãoRepositório institucionalBiblioteca digitalTagsRecuperação da informaçãoRecommender systemsInstitutional repositoryDigital libraryInformation retrievalAbordagem híbrida de recomendação de conteúdo baseado em tags adaptativas aplicada em bibliotecas digitaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisEsmin, Ahmed Ali AbdallaEsmin, Ahmed Ali AbdallaMoraes, Carlos Henrique Valério deLacerda, Wilian Soareshttp://lattes.cnpq.br/8600213350258896Furtado, Thiago Bellottiinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALDISSERTAÇÃO_Abordagem híbrida de recomendação de conteúdo baseado em tags adaptativas aplicada em bibliotecas digitais.pdfDISSERTAÇÃO_Abordagem híbrida de recomendação de conteúdo baseado em tags adaptativas aplicada em bibliotecas digitais.pdfapplication/pdf1874402https://repositorio.ufla.br/bitstreams/89eddee5-dc16-4cdc-8331-93ec4e194f8c/download3c80e325caad77cf42a12a2c308b5a08MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/eb8a9103-d5c1-4826-a5be-b5cb0588ed1a/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Abordagem híbrida de recomendação de conteúdo baseado em tags adaptativas aplicada em bibliotecas digitais.pdf.txtDISSERTAÇÃO_Abordagem híbrida de recomendação de conteúdo baseado em tags adaptativas aplicada em bibliotecas digitais.pdf.txtExtracted texttext/plain103352https://repositorio.ufla.br/bitstreams/b41784f0-f2c3-425e-b3f4-4b4152e4f4ad/download1487d927d2b5b385d1f58177fbdbb334MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Abordagem híbrida de recomendação de conteúdo baseado em tags adaptativas aplicada em bibliotecas digitais.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Abordagem híbrida de recomendação de conteúdo baseado em tags adaptativas aplicada em bibliotecas digitais.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3505https://repositorio.ufla.br/bitstreams/7f4614c3-8d76-4766-afc2-1000b60c90df/downloada257153f6a38bb07f7dee3b7e2a0dab8MD54falseAnonymousREAD1/318212025-08-13 17:02:57.279open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/31821https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-13T20:02:57Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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