Um método social-evolucionário para geração de rankings que apoiem a recomendação de eventos

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dc.contributor.advisor1Camilo Junior, Celso Gonçalves
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6776569904919279por
dc.contributor.referee1Camilo Junior, Celso Gonçalves
dc.contributor.referee2Rosa, Thierson Couto
dc.contributor.referee3Castro, Leandro Nunes de
dc.creatorPascoal, Luiz Mário Lustosa
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9189310566441445por
dc.date.accessioned2015-03-24T21:19:16Z
dc.date.issued2014-08-22
dc.description.abstractWith the development of web 2.0, social networks have achieved great space on the internet, with that many users provide information and interests about themselves. There are expert systems that make use of the user’s interests to recommend different products, these systems are known as Recommender Systems. One of the main techniques of a Recommender Systems is the Collaborative Filtering (User-based) which recommends products to users based on what other similar people liked in the past. Therefore, this work presents model approximation of functions that generates rankings, that through a Genetic Algorithm, is able to learn an approximation function composed by different social variables, customized for each Facebook user. The learned function must be able to reproduce a ranking of people (friends) originally created with user’s information, that apply some influence in the user’s decision. As a case study, this work discusses the context of events through information regarding the frequency of participation of some users at several distinct events. Two different approaches on learning and applying the approximation function have been developed. The first approach provides a general model that learns a function in advance and then applies it in a set of test data and the second approach presents an specialist model that learns a specific function for each test scenario. Two proposals for evaluating the ordering created by the learned function, called objective functions A and B, where the results for both objective functions show that it is possible to obtain good solutions with the generalist and the specialist approaches of the proposed method.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2015-03-24T21:17:09Z No. of bitstreams: 3 Dissertação - Luiz Mario Lustosa Pascoal - 2014.pdf: 7280181 bytes, checksum: 68a6ac0602e3e51f6e6952bbd6916150 (MD5) FunctionApproximator.zip: 2288624 bytes, checksum: 178c2e6a0b080b3d0548836974016236 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2015-03-24T21:19:16Z (GMT) No. of bitstreams: 3 Dissertação - Luiz Mario Lustosa Pascoal - 2014.pdf: 7280181 bytes, checksum: 68a6ac0602e3e51f6e6952bbd6916150 (MD5) FunctionApproximator.zip: 2288624 bytes, checksum: 178c2e6a0b080b3d0548836974016236 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)eng
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dc.description.resumoCom o desenvolvimento da Web 2.0, as redes sociais têm conquistado grande espaço na internet, com isso muitos usuários acabam fornecendo diversas informações e interesses sobre si mesmos. Existem sistemas especialistas que fazem uso dos interesses do usuário para recomendar diferentes produtos, esses sistemas são conhecidos como Sistemas de Recomendação. Uma das principais técnicas de um Sistema de Recomendação é a Filtragem Colaborativa (User-based) que recomenda produtos para seus usuários baseados no que outras pessoas similares à ele tenham gostado no passado. Portanto, este trabalho apresenta um modelo de aproximação de funções geradora de rankings que, através de um Algoritmo Genético, é capaz de aprender uma função de aproximação composta por diferentes atributos sociais, personalizada para cada usuário do Facebook. A função aprendida deve ser capaz de reproduzir um ranking de pessoas (amigos) criado originalmente com informações do usuário, que exercem certa influência na decisão do usuário. Como estudo de caso, esse trabalho aborda o contexto de eventos através de informações com relação a frequência de participação de alguns usuários em vários eventos distintos. Foram desenvolvidas duas abordagens distintas para aprendizagem e aplicação da função de aproximação. A primeira abordagem apresenta um modelo generalista, que previamente aprende uma função e em seguida a aplica em um conjunto de dados de testes e a segunda abordagem apresenta um modelo especialista, que aprende uma função específica para cada cenário de teste. Também foram apresentadas duas propostas para avaliação da ordenação criada pela função aprendida, denominadas funções objetivo A e B, onde os resultados para ambas as funções objetivo A e B mostram que é possível obter boas soluções com as abordagens generalista e especialista do método proposto.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/octet-stream*
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationPASCOAL, L. M. L. Um método social-evolucionário para geração de rankings que apoiem a recomendação de eventos. 2014. 136 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2014.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/4345
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)por
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)por
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectSistemas de recomendaçãopor
dc.subjectFiltragem colaborativapor
dc.subjectModelo de aproximação de funçõespor
dc.subjectAlgoritmos genéticospor
dc.subjectRedes sociaispor
dc.subjectRecommender systemseng
dc.subjectCollaborative filteringeng
dc.subjectModel approximation of functionseng
dc.subjectGenetic algorithmseng
dc.subjectSocial networkseng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.thumbnail.urlhttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/retrieve/18235/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Luiz%20Mario%20Lustosa%20Pascoal%20-%202014.pdf.jpg*
dc.titleUm método social-evolucionário para geração de rankings que apoiem a recomendação de eventospor
dc.title.alternativeA social-evolutionary method for generating rankings that support the event recommendationeng
dc.typeDissertaçãopor

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