possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Estadual de Londrina (2003), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (2006) e doutorado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (2011). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Recomendação e Recuperação de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: mineração e indexação textual, análise de anotações de usuários, aprendizado de máquina e obtenção de interesses de usuários. Atualmente atua como professor e pesquisador no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP). (Fonte: Currículo Lattes)
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Sistemas de recomendação têm sido pesquisados extensivamente nas últimas décadas para filtrar informações. Pesquisas atuais geralmente se concentram em melhorias incrementais de algoritmos, mas ignoram desafios críticos, incluindo bolhas de filtro e injustiça causadas por recomendações tendenciosas. Embora haja esforços para reduzir cada uma dessas questões individualmente, faltam trabalh…
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 pe…
Serviços de recomendação são uma importante ferramenta para lidar com a sobrecarga de informações. Entretanto, um problema comum existente é o conhecimento de informações significativas sobre o conteúdo e sobre as preferências do usuário. A dificuldade de se obter essas informações é chamada de lacuna semântica, e os problemas relacionados têm sido estudados por pesquisadores ao longo dos…
Sistemas de Recomendação vêm sendo amplamente aplicados nas mais diversas áreas, contudo as informações disponíveis para a criação de tais sistemas é pouco estruturada, dada a ausência de informações fornecidas pelos usuários. São propostas então abordagens de pré-processamento das bases de dados utilizadas em recomendação, de forma a elicitar as informações mais pertinentes à aplicação. …
Sistemas de recomendação baseados em conteúdo dependem da disponibilidade de metadados a fim de filtrar conteúdo relevante para um indivíduo em particular. Estas informações podem ser criadas a partir de técnicas de indexação automática e manual. Enquanto que nas abordagens automáticas é necessário restringir o domínio de dados, já que se realizam análises dos dados em baixo nível procura…
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