Big Data e Business Intelligence - uso de dados de redes sociais como solução para cenário de cold-start em sistema de recomendação

Resumo

Nos últimos anos aumentaram vertiginosamente a geração de dados e as oportunidades associadas com sua análise. Muitos desses dados estão vindo de redes sociais, blogs, fotos e vídeos, além de servidores e/ou sistemas que gravam logs de navegação e qualquer ação relevante de usuários que estão visitando a web. O termo Big Data reflete as características destes dados e os requisitos para sua gestão, a qual é mais complexa, dado o volume, a variedade e a velocidade necessária para o processamento desses dados. Tirar proveito dessa enorme quantidade de dados é uma tarefa extremante complexa para o ser humano sem o auxílio computacional. Sistemas de recomendação tem o propósito de auxiliar o usuário a encontrar artefatos (produtos, documentos, informações, serviços) que podem interessá-lo. Como a recomendação se baseia em dados sobre o usuário, em cenários de cold-start, onde não existem informações disponíveis sobre o mesmo, a recomendação se torna um problema de maior complexidade. O problema de cold-start tem recebido bastante atenção e várias propostas têm sido apresentadas na literatura, contudo ainda não existe uma solução que possa ser aplicada a qualquer domínio ou situação. Neste cenário, dados extraídos de redes sociais são uma fonte de informação valiosa que possibilita recomendações assertivas para o usuário. Este projeto apresenta uma solução para o contexto de cold-start utilizando somente dados extraídos de redes sociais. (AU)