Sistema de Recomenda?o Web Baseado no Hist?ico de Pesquisas dos Utilizadores

Atualmente, a maioria dos sistemas de recomenda??o dispon?veis utiliza a abordagem de filtragem colaborativa. Este tipo de sistemas de recomenda??o assume que se dois utilizadores demonstraram interesse semelhante no mesmo conjunto de conte?dos, podem mostrar um padr?o de interesse semelhante na escolha de conte?dos futuros. No entanto, pode acontecer que os utilizadores que t?m determinados gostos por uma categoria espec?fica de conte?dos se comportem de forma diferente na escolha de conte?dos de outras categorias. Al?m disso, as abordagens de filtragem colaborativa n?o funcionam eficientemente com conjuntos de dados esparsos, onde h? um pequeno n?mero de conte?dos ou um n?mero limitado de utilizadores nas categorias de conte?dos. Para ultrapassar todos estes problemas, ? utilizada uma nova abordagem de recomenda??o de conte?dos em diferentes categorias, considerando tanto a informa??o sem?ntica dos conte?dos como os interesses dos utilizadores. Esta abordagem utiliza dados ligados como fonte para encontrar a sem?ntica adequada dos conte?dos extra?dos do hist?rico de visualiza??es dos utilizadores. Os conceitos sem?nticos recuperados para os conte?dos s?o depois agrupados em clusters sem?nticos com base na sua semelhan?a e relev?ncia.

Author: Gaurav Paliwal

Publisher: Edicoes Nosso Conhecimento

Publication Date: Dec 17, 2024

Number of Pages: 56 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 6208377498

ISBN-13: 9786208377496