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Organização Semântica de Anotações Colaborativas de Usuários Aplicada em Sistemas de Recomendação

Processo: 16/20280-6
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de fevereiro de 2017 - 31 de janeiro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de 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
Assunto(s):Sistemas de recomendação  Extração de características  Sistemas de informação  Web semântica 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:anotações de usuário | Extração de características | sistemas de recomendação | Web Semântica | Sistemas de Informação

Resumo

Sistemas de recomendação surgiram com o objetivo de selecionar e apresentar conteúdo de acordo com as preferências dos usuários, reduzindo, assim, o problema da sobrecarga de informação. Dentre as técnicas disponíveis, as mais conhecidas são a filtragem colaborativa e a baseada em conteúdo. Adicionalmente, há atualmente uma tendência em utilizar informações fornecidas colaborativamente pelos usuários, como etiquetas, revisões, comentários e interações, a fim de reduzir problemas comuns em recomendação, como a sobre-especialização, partida fira e análise limitada de conteúdo. Entretanto, essas anotações podem conter ruído, ironia e ambiguidade, além de estarem em uma forma não padronizada e desestruturada. Além disso, falta uma organização semântica nos dados de modo que seja possível inferir automaticamente o significado dos conceitos relacionados. Deste modo, este projeto tem como objetivo investigar métodos de como utilizar anotações produzidas colaborativamente pelos usuários para descrever de maneira semântica as entidades envolvidas em sistemas de recomendação. A fim de reduzir problemas inerentes à utilização de dados não-estruturados, pretende-se desenvolver um método que aplica diferentes técnicas de extração de características, análise de sentimento e aprendizado de máquina para se obter uma versão rica e padronizada semanticamente sobre os itens e sobre as preferências dos usuários. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
D'ADDIO, RAFAEL M.; MARINHO, RONNIE S.; MANZATO, MARCELO G.. Combining different metadata views for better recommendation accuracy. INFORMATION SYSTEMS, v. 83, p. 1-12, . (16/20280-6)
DE AGUIAR NETO, FERNANDO S.; DA COSTA, ARTHUR F.; MANZATO, MARCELO G.; CAMPELLO, RICARDO J. G. B.. Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering. INFORMATION SCIENCES, v. 534, p. 172-191, . (16/04798-5, 13/07375-0, 16/20280-6)
DA COSTA, ARTHUR F.; MANZATO, MARCELO G.; CAMPELLO, RICARDO J. G. B.. Boosting collaborative filtering with an ensemble of co-trained recommenders. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 115, p. 427-441, . (16/20280-6)

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