Trabalho que utiliza dados textuais para melhorar sistemas de recomendação é publicado na International Conference on Web Intelligence (2014)

Sábado, 5 de julho de 2014

Um método desenvolvido pelo pós-doutorando Marcos Domingues, com colaboração de professores e alunos do ICMC-USP e do Prof. Ricardo Marcacini, permite incluir informação extraída de dados textuais para apoiar melhorar a recomendação de itens aos usuários. Em particular, o método explora sistemas de recomendação baseado em contexto, que considera informações adicionais, por exemplo, o dia da semana, o horário e a origem do acesso do usuário, que são fatores que influenciam o tipo de recomendação que deve receber. "O objetivo da pesquisa é identificar e utilizar outros tipos de informação de contexto e desenvolver algoritmos que possibilitem sua identificação automática pelos sistemas de recomendação, de forma que o usuário receba sugestões coerentes à situação do momento do acesso", explicou Domingues. O trabalho foi apresentado no evento WI'2014 (Varsóvia - Polônia).

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