Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/37717
metadata.teses.dc.title: Abordagem híbrida de recomendação de conteúdo baseada em tags adaptativas aplicada em bibliotecas digitais
metadata.teses.dc.creator: Furtado, Thiago Bellotti
metadata.teses.dc.creator.Lattes: http://lattes.cnpq.br/8600213350258896
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Esmin, Ahmed Ali Abdalla
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Esmin, Ahmed Ali Abdala
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Moraes, Carlos Henrique Valério de
metadata.teses.dc.contributor.referee3: Lacerda, Wilian Soares
metadata.teses.dc.subject: Sistemas de recomendação
Repositórios institucionais
Bibliotecas digitais
Recuperação da informação
Recommendation systems
Institutional repositories
Digital libraries
Information retrieval
metadata.teses.dc.date.issued: 19-Nov-2019
metadata.teses.dc.identifier.citation: FURTADO, T. B. Abordagem híbrida de recomendação de conteúdo baseada em tags adaptativas aplicada em bibliotecas digitais. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.
metadata.teses.dc.description.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, propomos um sistema de recomendação que gera o perfil do usuário por meio de tags que são remodeladas ao longo do tempo. 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.
metadata.teses.dc.description.abstract: 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. 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.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/37717
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: por
Appears in Collections:DCC - Ciência da Computação - Mestrado (Dissertações)



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