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Dissertação de mestrado “Empirical study of the behavior of several Recommender System methods on SAPO Videos”

1 Setembro 2015
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Título: “Empirical study of the behavior of several Recommender System methods on SAPO Videos”

Autor: Guaicaipuro Neves

Orientadores: Prof. Carlos Soares e Tiago Cunha (FEUP)

CursoMestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e Computação da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Resumo (PT)
Nos últimos anos, a internet tornou-se numa ferramenta indispensável para qualquer empresa ou utilizador da mesma, o que levou à uma enorme quantidade de informações estar disponível aos seus utilizadores. Esta sobrecarga de informação tornaram-se um problema urgente que faz com que o utilizador não consiga manter o controle dos seus próprios interesses. Para resolver este problema, os sistemas de recomendação são desenvolvidos para sugerir automaticamente itens que sejam do interesse dos utilizadores. As estratégias de recomendação mais populares para prever as preferências do utilizador são: \emph{1) Content-based filtering, 3) Social based filtering, 4) Social tagging filtering, 5) Knowledge-based filtering, 6) hybrid filtering, 7) context-aware filtering and 8)time-aware filtering.} Esta tese tem como objetivo realizar um estudo empírico sobre recomendação de vídeos no site do Sapo. A motivação para este trabalho focasse com avaliar qual a melhor estratégia para o problems proposto,isto é, encontrar os melhores ferramentas e métricas de avaliação. Existem bastantes e diferentes ferramentas e métricas para avaliar e implementar este tipo de estratégias, encontrar a melhor combinação possível levará a encontrar uma melhor solução para o problema. Para realização deste estudo, será necessário fazer um levantamento de diferentes ferramentas de recomendação, recolher e preparar os dados a serem utilizados na plataforma experimental que será desenvolvido com algumas das ferramentas encontradas. No final de teste, os dados analisados serão avaliados usando as métricas de avaliação que mais se adequarem ao problema. Considerando o número crescente de plataformas de vídeos on-line, este tipo de sistema de recomendação também oferece às empresas uma grande vantagem competitiva.

Texto integral: (Brevemente disponível)



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