Banca de DEFESA: PATRICK HERBERTH GUIMARÃES AZEVEDO
Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : PATRICK HERBERTH GUIMARÃES AZEVEDO
DATA : 23/07/2020
HORA: 10:00
LOCAL: Webconferencia
TÍTULO: Um Sistema de Recomendação Baseado em Análise de Relações Semânticas entre Tags
PALAVRAS-CHAVES:
recommendation systems
tag
tagging
polysemy
synonymy
linked data
wordnet
semantic web
PÁGINAS: 91
RESUMO:
Sistemas de Recomendação têm como principal característica sugerir itens de acordo com preferências de um determinado usuário. Na Web, Sistemas de Recomendação auxiliam usuários na descoberta de conteúdos de interesse e estão presentes em diversos sistemas da Web Social como o Youtube.com, Netflix.com, Amazon.com etc. No escopo deste trabalho, o foco serão tags, palavras-chave associadas a recursos na Web. Em geral, tags são associadas por usuários para descrever recursos, por exemplo: filmes, livros, músicas tornando-se verdadeiras fontes explícitas de preferência, porém sem restrição quanto à sintaxe das palavras. Os Sistemas de Recomendação baseados em similaridade entre tags tem o desafio de superar tais problemas e objetivam avaliar a similaridade entre tags a fim de indicar itens relevantes para os usuários. No entanto, semanticamente analisar tags é uma tarefa que possui diversos desafios, como a polissemia e a existência de sinônimos. Neste trabalho, é proposto a avaliação de links semânticos entre as tags associadas a páginas na Web, com intuito de aumentar a precisão das recomendações. Logo, objetivo deste trabalho é propor também um sistema que realize análise semântica entre tags a fim de encontrar similaridades negligenciadas apenas pela análise sintática. Pretende-se avaliar inicialmente o sistema no contexto de filmes dado a disponibilização de um conjunto de tags associadas aos mesmos, utilizando métricas de precisão em diferentes posições de ranqueamento. A ideia da proposta nesse escopo de pesquisa diferencia-se de trabalhos existentes, pois o sistema utiliza um algoritmo que mescla o coeficientes de similaridade de Jaccard com cálculo de similaridade semântica utilizando fontes de dados diversas como WordNet e Linked Open Data de modo transparente ao usuário.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2011187 - FREDERICO ARAUJO DURAO
Interno - 2357676 - DANILO BARBOSA COIMBRA
Externo à Instituição - ANA LIZ SOUTO OLIVEIRA DE ARAÚJO - UFPB