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Aquisição Automática de Informação Contextual para Sistemas de Recomendação Sensíveis ao Contexto

Processo: 12/13830-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2012
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2014
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Solange Oliveira Rezende
Beneficiário:Marcos Aurelio Domingues
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Inteligência artificial   Contexto   Mineração de texto   Mineração de dados
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aquisição Automática de Contexto | Contexto | Mineração da Web | Mineração de Dados | Mineração de Texto | Sistemas de Recomendação Sensíveis ao Contexto | Inteligência Artificial

Resumo

As empresas que tratam seus negócios na Web oferecem uma vasta quantidade e variedade de conteúdos Web (isto é, produtos, serviços e informações). Estas empresas sentem a necessidade de descobrir informações sobre o comportamento e interesse de seus usuários para poder recomendar a estes os produtos, serviços e informações que lhes são relevantes. Porém, o comportamento e interesse de um usuário são constantemente influenciados pelo contexto no qual este se encontra. Por exemplo, um usuário pode desejar assistir um filme com a sua namorada no sábado a noite ou com os seus amigos durante um dia de semana, e uma locadora de filmes na Web pode recomendar diferentes tipos de filmes para este usuário dependendo do contexto no qual este se encontra. Um grande desafio para o uso de sistemas de recomendação sensíveis ao contexto por sítios Web é a falta de métodos para aquisição automática de informação contextual para estes sistemas. Diante desse cenário, o objetivo deste projeto é a pesquisa, proposta e avaliação de métodos de aquisição de informação contextual para sistemas de recomendação de contéudo Web sensíveis ao contexto.

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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)
MANZATO, MARCELO G.; DOMINGUES, MARCOS A.; FORTES, ARTHUR C.; SUNDERMANN, CAMILA V.; D'ADDIO, RAFAEL M.; CONRADO, MERLEY S.; REZENDE, SOLANGE O.; PIMENTEL, MARIA G. C.. Mining unstructured content for recommender systems: an ensemble approach. INFORMATION RETRIEVAL JOURNAL, v. 19, n. 4, p. 378-415, . (13/22547-1, 13/10756-5, 12/13830-9, 14/08996-0, 13/16039-3)
SINOARA, ROBERTA A.; SUNDERMANN, CAMILA V.; MARCACINI, RICARDO M.; DOMINGUES, MARCOS A.; REZENDE, SOLANGE O.; ALMEIDA, A; BERNARDINO, J; GOMES, EF. Named Entities as Privileged Information for Hierarchical Text Clustering. PROCEEDINGS OF THE 18TH INTERNATIONAL DATABASE ENGINEERING AND APPLICATIONS SYMPOSIUM (IDEAS14), v. N/A, p. 10-pg., . (13/16039-3, 13/14757-6, 10/20564-8, 12/13830-9)

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