Métodos avançados de seleção de conteúdo multimídia

• Processo: 11/17366-2
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2012
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2013
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Marcelo Garcia Manzato
• Beneficiário: Marcelo Garcia Manzato
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Município da Instituição Sede: São Carlos
• Assunto(s): Tecnologia da comunicação Novas tecnologias da comunicação Multimídia interativa
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: anotações de usuário | criação de perfil de usuário | indexação multimídia | recomendação multimídia | seleção de conteúdo multimídia | Multimídia

Resumo

O conhecimento de informações semânticas a respeito do conteúdo e interesses dos usuários é essencial para o provimento de serviços de seleção e recomendação, que filtram os dados segundo as intenções e preferências de cada indivíduo. Por outro lado, a falta de técnicas genéricas e eficientes para extrair essas informações de alto-nível faz com que o problema da lacuna semântica persista até hoje. A utilização de anotações produzidas pelos usuários pode reduzir esse problema, uma vez que metadados mais ricos semanticamente podem ser extraídos a partir da atividade de interação realizada pelos usuários. Entretanto, para viabilizar essa estratégia, alguns problemas precisam ser investigados, como a presença de ruídos e dados irrelevantes, a maneira de se construir e representar as informações, a falta de mecanismos para transformar as anotações em dados estruturados semanticamente e a aplicação dessas informações em serviços apropriados. Este plano de pesquisa tem como objetivo investigar esses desafios, de modo a possibilitar o desenvolvimento de aplicações de seleção multimídia. Espera-se que os metadados semânticos sobre conteúdo e preferências pessoais possam ser extraídos colaborativamente pelos usuários de maneira irrestrita ao domínio de dados, não requerendo esforços dispendiosos e suscetíveis a erros tal como ocorre em abordagens verificadas atualmente na literatura. (AU)