Sistemas de recomendação baseados em contexto físico e social

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: PEIREIRA, Alysson Bispo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco; UFPE; Brasil; Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
• Palavras-chave em Português: Sistemas de Recomendação; Contexto Social; Contexto Físico; Filtragem Colaborativa; Recommender Systems; Social Context; Physical Context; Collaborative Filtering; Post Filtering
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/19521

Em meio a grande sobrecarga de dados disponíveis na internet, sistemas de recomendação tornam-se ferramentas indispensáveis para auxiliar usuários no encontro de itens ou conteúdos relevantes. Diversas técnicas de recomendação são aplicadas em diversos tipos de domínios diferentes. Seja na recomendação de filmes, música, amigos, lugares ou notícias, sistemas de recomendação exploram diversas informações disponíveis para aprender as preferências dos usuários e promover recomendações úteis. Uma das estratégias mais utilizadas é a de filtragem colaborativa. A qualidade dessa estratégia depende da quantidade de avaliações disponíveis e da qualidade do algoritmo utilizado para predição de avaliação. Estudos recentes demonstram que informações provenientes de redes sociais podem ser muito úteis para aumentar a precisão das recomendações. Assim como acontece no mundo real, no mundo virtual usuários buscam recomendações e conselhos de amigos antes de comprar um item ou consumir algum serviço, informações desse tipo podem ser úteis para definição do contexto social da recomendação. Além do social, informações físicas e temporais passaram a ser utilizadas para definição do contexto físico de cada recomendação. A companhia, a localização e as condições climáticas são bons exemplos de elementos físicos que levam um usuário a preferir certos itens. Um processo de recomendação que não leve em consideração elementos contextuais pode fazer com que o usuário tenha uma péssima experiência consumindo determina do item recomendado equivocadamente. Esta dissertação tem como objetivo investigar técnicas de filtragem colaborativa que utilizam contexto a fim de realizar recomendações que auxiliem usuários no encontro de itens relevantes. Nesse tipo de técnica, um sistema de recomendação base é utilizando para fornecer recomendações para o usuário alvo. Em seguida, são filtrados apenas os itens considerados relevantes para contextos previamente identificados nas preferências do usuário alvo. As técnicas implementadas foram aplicadas em dois experimentos com duas bases de dados de domínios diferentes: uma base composta por eventos e outra por filmes. Na recomendação de eventos, investigamos o uso de contextos físicos (i.e., tempo e local) e de contextos sociais (i.e., amigos na rede social) associados aos itens sugeridos aos usuários. Na recomendação de filmes, por sua vez, investigamos novamente o uso de contexto social. A partir da aplicação de pós-filtragem em três algoritmos de filtragem colaborativa usados como base, foi possível recomendar itens de forma mais precisa, como demonstrado nos experimentos realizados.