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https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5172
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Ziesemer, Angelina de Carvalho A. | - |
dc.contributor.advisor1 | Oliveira, João Batista Souza de | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782562A4 | por |
dc.date.accessioned | 2015-04-14T14:49:47Z | - |
dc.date.available | 2012-05-31 | - |
dc.date.issued | 2012-03-20 | - |
dc.identifier.citation | ZIESEMER, Angelina de Carvalho A.. Recomendação de tags para mídia social colaborativa: da generalização à personalização. 2012. 106 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2012. | por |
dc.identifier.uri | http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5172 | - |
dc.description.resumo | Sistemas de mídia social como Flickr, Youtube e Picasa tornaram-se muito populares devido ao seu ambiente para compartilhamento de imagens, vídeos e suporte à atribuição de tags, avaliações e comentários. Sistemas colaborativos possuem grandes quantidades de conteúdo provido pelos usuários, os quais fornecem informações relevantes para engines de recomendação. O uso de tags também permite a clusterização e busca de conteúdo baseado em palavras-chaves. Neste trabalho foi investigado um mecanismo para recomendar tags, desenvolvendo medidas de co-ocorrência, popularidade e relevância de tags comumente usadas em itens similares e por usuários similares. Foi desenvolvido um sistema para recomendar possíveis tags relevantes baseadas na similaridade contextual de outras tags providas pelos usuários. Para o desenvolvimento do experimento, foi utilizado um dataset do Flickr para gerar recomendações e analisar o comportamento do algoritmo e as atribuições efetuadas pelos usuários participantes. Os resultados obtidos demonstraram padrões de atribuição e desempenho de acordo com o conteúdo/contexto da imagem. Utilizando a frequência de atribuição baseada no histórico de cada perfil é sugerido um novo modelo personalizado para recomendação de tags. | por |
dc.description.abstract | Social media systems such as Flickr, Youtube and Picasa have become very popular as they provide a collaborative environment to share photos and videos supporting tags, ratings and comments. This kind of interaction includes a lot of content provided by users, which may bring meaningful information to recommendation systems. The aggregation of tags is also a way to cluster items and provide tag-based search content. We investigate how to support tag recommendation by ranking the co-occurrence, popularity and relevance of commonly-used tags in similar items and by similar users. We developed a tag recommendation system to recommend of possibly relevant tags. We use Flickr s dataset to analyze our algorithm s behavior and present the results provide by the experiment. A new model using personalized recommendation was developed using the experiment results and the behavior of each user. | eng |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 438773.pdf: 3581155 bytes, checksum: 8bd17c869fd04adc206bbbcd32f4b1dd (MD5) Previous issue date: 2012-03-20 | eng |
dc.format | application/pdf | por |
dc.thumbnail.url | http://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/16009/438773.pdf.jpg | * |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul | por |
dc.publisher.department | Faculdade de Informáca | por |
dc.publisher.country | BR | por |
dc.publisher.initials | PUCRS | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | INFORMÁTICA | por |
dc.subject | SISTEMAS DE RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO | por |
dc.subject | REDES SOCIAIS | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.title | Recomendação de tags para mídia social colaborativa: da generalização à personalização | por |
dc.type | Dissertação | por |
Aparece nas coleções: | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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438773.pdf | Texto Completo | 3,5 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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