Dissertação

Sistemas de Recomendação com Suporte ao Contexto Geográfico EVALUATED

Os sistemas de recomendação abordam o problema da recomendação de itens potencialmente interessantes a utilizadores, com base nos interesses por eles expressos no passado. Para tal, os sistemas de recomendação tradicionais usam informação extraída do conteúdo dos itens a recomendar, ou informação sobre grupos de utilizadores ou grupos de itens semelhantes entre si. No entanto, as abordagens tradicionais não suportam o contexto geográfico dos utilizadores e dos itens, podendo desta forma sugerir itens a utilizadores que não sejam realmente úteis aos mesmos, devido ao seu contexto geográfico. Têm recentemente surgido algumas técnicas que tentam resolver esta limitação, e este trabalho tem como principal propósito comparar as abordagens tradicionais usadas nos sistemas de recomendação, em contraste com novas técnicas de recomendação com suporte ao contexto geográfico. Neste trabalho, foram propostas adaptações a uma técnica conhecida pela designação de Slope One, a qual se baseia na análise de diferenças de popularidade entre os itens. As adaptações propostas baseiam-se na ponderação das diferenças de popularidade, com base na distância geoespacial entre utilizadores e/ou itens, permitindo desta forma a adaptação ao contexto geográfico. Este documento apresenta ainda uma implementação de um sistema de recomendação colaborativo ponderado pelo contexto geográfico entre utilizadores e itens,com base na versão adaptada do algoritmo Slope One, tendo este sistema protótipo sido testado e validado usando um conjunto de dados recolhido da rede social, baseada na localização, Gowalla.
Sistemas de Recomendação Colaborativos, Informação Geográfica, Serviços Baseados na Localização, Slope One

Maio 31, 2012, 14:30

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Bruno Emanuel Da Graça Martins

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar