LEMOS, Fabrício Dias Alves. Uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexo em técnicas de recomendação baseadas em conhecimento. 2012. 102 f. : Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências, Departamento de Computação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-22T17:58:58Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) / Approved for entry into archive by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-22T18:00:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-22T18:00:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_fdalemos.pdf: 2928114 bytes, checksum: 0e0110fab82736ead8bd32ae8b1e2a15 (MD5) Previous issue date: 2012 / O principal desafio de um Sistema de Recomendação é conseguir identificar e recomendar itens que tenham maior chance de corresponder aos interesses de seus usuários que, em geral, possuem uma natureza bastante subjetiva e heterogênea. É importante, então, que os Sistemas de Recomendação possam recomendar itens personalizados a partir da identificação do perfil de cada usuário. Entretanto, muitas vezes, o perfil do usuário não é suficiente para que o sistema consiga identificar completamente seus interesses. A utilização do sistema em um contexto diferente do habitual pode acarretar em um resultado insatisfatório para a recomendação, sendo necessária sua adaptação ao novo contexto. Este trabalho propõe uma abordagem para inserção de sensibilidade ao contexto em Sistemas de Recomendação, a qual utiliza, além do contexto do usuário, o próprio contexto dos itens recomendados. Para tal, técnicas de recomendação baseadas em conhecimento são adaptadas para incluir regras de domínio com caráter contextual. A abordagem proposta é utilizada na concepção de um sistema de recomendação de fotos sensível ao contexto que explora o contexto do usuário e o contexto de geração das fotos para a realização da recomendação. Através do sistema desenvolvido, a abordagem é validada a partir de experimentos com usuários, nos quais são avaliados a qualidade da recomendação e os ganhos obtidos com a utilização das informações contextuais.

nÃo hà / O principal desafio de um Sistema de RecomendaÃÃo à conseguir identificar e recomendar itens que tenham maior chance de corresponder aos interesses de seus usuÃrios que, em geral, possuem uma natureza bastante subjetiva e heterogÃnea. à importante, entÃo, que os Sistemas de RecomendaÃÃo possam recomendar itens personalizados a partir da identificaÃÃo do perfil de cada usuÃrio. Entretanto, muitas vezes, o perfil do usuÃrio nÃo à suficiente para que o sistema consiga identificar completamente seus interesses. A utilizaÃÃo do sistema em um contexto diferente do habitual pode acarretar em um resultado insatisfatÃrio para a recomendaÃÃo, sendo necessÃria sua adaptaÃÃo ao novo contexto. Este trabalho propÃe uma abordagem para inserÃÃo de sensibilidade ao contexto em Sistemas de RecomendaÃÃo, a qual utiliza, alÃm do contexto do usuÃrio, o prÃprio contexto dos itens recomendados. Para tal, tÃcnicas de recomendaÃÃo baseadas em conhecimento sÃo adaptadas para incluir regras de domÃnio com carÃter contextual. A abordagem proposta à utilizada na concepÃÃo de um sistema de recomendaÃÃo de fotos sensÃvel ao contexto que explora o contexto do usuÃrio e o contexto de geraÃÃo das fotos para a realizaÃÃo da recomendaÃÃo. AtravÃs do sistema desenvolvido, a abordagem à validada a partir de experimentos com usuÃrios, nos quais sÃo avaliados a qualidade da recomendaÃÃo e os ganhos obtidos com a utilizaÃÃo das informaÃÃes contextuais.

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.