Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2017-09-13T16:22:48Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Um estudo comparativo.pdf: 3269969 bytes, checksum: 0be6afcf0661e75bf4300977e37dd0cb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-13T16:22:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Um estudo comparativo.pdf: 3269969 bytes, checksum: 0be6afcf0661e75bf4300977e37dd0cb (MD5) Previous issue date: 2017-11-17 / Capes / Sites de Compras Coletivas (SCC) correspondem a um tipo específico de site que tem como objetivo divulgar ofertas (produtos, serviços ou viagens) com alto valor de desconto, por um tempo determinado, o que proporciona ao vendedor das ofertas um maior número de negociações em um curto período de tempo. Para atingir esse objetivo, os SCC utilizam estratégias de marketing que vão desde a divulgação das ofertas em redes sociais até o envio de e-mails diários para os usuários cadastrados. No entanto, a divulgação das ofertas para a maioria dos SCC é realizada de forma não personalizada, de maneira que todos os usuários recebem diariamente o mesmo conjunto de ofertas divulgadas. Logo, por falta de personalização dessa divulgação, os usuários acabam por receber uma grande quantidade de ofertas irrelevantes ou desinteressantes. Nesse sentido, propomos o estudo de um Sistema de Recomendação que leve em consideração aspectos importantes para os usuários de SCC, aspectos estes definidos a partir da análise da base de dados real de uma empresa que atua no domínio de compras coletivas. Neste estudo, avaliamos quatro algoritmos aplicados aos dados desse domínio, dois desses algoritmos considerados estado da arte em recomendação. Discutimos os resultados obtidos a partir dos experimentos, indicando qual dos algoritmos apresenta maior eficácia no domínio estudado, de acordo com as métricas definidas neste trabalho. A avaliação do trabalho foi realizada por meio experimental em parceria com a empresa QueroDois, sediada em Ribeirão Preto - São Paulo. / Daily Deals Sites (DDSs) correspond to a specific website type designed to advertise offers (products, services or travel) at a significantly reduced prices, for a certain time, so the seller of the offers can make a large number of negotiations in a short period of time. To achieve this goal, the DDSs use marketing strategies ranging from advertising the offers on social network until to sending daily e-mails to registered users. However, the disclosure of the offers for most DDSs is not performed in a personalized manner, so all users receive the same set of daily offers. Thus, because of the lack of customization of this disclosure, users end up receiving a large amount of irrelevant or uninteresting offerings. Accordingly, we propose the study of a Recommender System that takes into account important aspects of users of DDSs. This aspects are defined by analyzing the real database of a company engaged in the group of buying domain. We evaluated four algorithms applied to data in this domain, two of these considered state of the art on recommendation, and discuss the results obtained from the experiments, also indicating which of those algorithms presents better efficacy, according to the metrics defined in this work. The evaluation of this work was performed by experimental means in partnership with company QueroDois, based in Ribeirão Preto - São Paulo.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-03T18:20:10Z No. of bitstreams: 1 HUGO FEITOSA DE FIGUEIRÊDO - TESE PPGCC 2013..pdf: 25169239 bytes, checksum: afd902c581d26c2a612f6887c44fab6a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-03T18:20:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HUGO FEITOSA DE FIGUEIRÊDO - TESE PPGCC 2013..pdf: 25169239 bytes, checksum: afd902c581d26c2a612f6887c44fab6a (MD5) Previous issue date: 2013-11-01 / CNPq / Capes / A popularidade das câmeras digitais tem gerado um novo problema: como armazenar e recuperar de forma eficiente um grande número de fotografias digitais capturadas e caoticamente armazenadas em múltiplas localizações sem qualquer anotação. Em algumas pesquisas, mostra-se que a anotação de informações relacionadas ao contexto no qual uma determinada fotografia foi capturada auxilia na busca das fotografias, sendo as informações mais relevantes para uma pessoa recordar de uma fotografia: a identificação das pessoas que estão presentes na fotografia (Quem); a localização geográfica (Onde); e informações temporais (Quando). Para anotar essas informações, podem ser utilizados mecanismos manuais, automáticos e semiautomáticos. Os mecanismos manuais não possuem muitos adeptos devido ao processo oneroso e tedioso. Os mecanismos automáticos utilizam os algoritmos de análise de conteúdo, sendo o reconhecimento de faces a principal estratégia, a qual só possui bons resultados com faces frontais e sem oclusões. Já os mecanismos de anotação semiautomática, utilizam algoritmos de recomendação de anotações para auxiliar o usuário. Nesta pesquisa, propõem-se algoritmos para a anotação automática e semiautomática de pessoas e eventos em fotografias. Para a anotação de pessoas, utiliza-se o reconhecimento de faces para a anotação automática e informações de contexto mais conteúdo para a geração de listas de sugestões de pessoas para a anotação semiautomática. Para a anotação de eventos, propõe-se um método para a detecção de eventos em coleções pessoais de fotografias e um método para detecção de eventos compartilhados, nos quais as fotografias são capturadas por usuários distintos em um mesmo evento. A partir do método de detecção de eventos compartilhados proposto, pretende-se melhorar a busca de fotografias de um evento em uma rede social, a realização de anotação cruzada e a detecção de inconsistências nas anotações de fotografias. Nos resultados, comprova-se que a ponderação e a filtragem de estimadores para os algoritmos de anotação semiautomática de pessoas presentes nas fotografias baseados em estimadores melhoram os resultados desses algoritmos. Além disso, é possível fazer a detecção de eventos compartilhados em uma rede social utilizando informações de quem, onde e quando das fotografias. / The popularity of digital cameras has created a new problem: how to store and retrieve efficiently a large number of captured and chaotically stored digital photos in multiple locations without annotation. The photo context assists in search of photographs. The most relevant information for a person remember a photograph are: who are present, where and when was captured. To annotate this information, manual, automatic and semiautomatic mechanisms can be used. The manuals mechanisms did not have many fans due to the costly and tedious process. Content analysis and face recognition are the main strategy to automatic mechanisms, which has only front faces with good results and without occlusions. In the semiautomatic annotation, recommendation of annotations are used to assist the user. In this research, we propose algorithms for the automatic and semiautomatic annotation of people and events in photos. For the annotation of people, we use face recognition for automatic annotation and content and context information for generate suggestions from people for semi-automatic annotation. For the annotation of events, we propose a method for detecting events in personal photo collections and a method for detection of shared events, in which the photographs are captured by different users in the same event. The method to detect shared events aims to improve the search of photographs of an event in a social network, conducting cross-annotation and detection of inconsistencies in the annotations of photographs. The results prove that the weighting and filtering algorithms estimators for semi-automatic annotation of persons in photographs based estimators improve the results of these algorithms. Furthermore, it is possible to detect shared events in a social network using information of who, where and when of the photos.