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Previous issue date: 2017-08-25 / CAPES / Milhares de pessoas no mundo sofrem de algum transtorno mental, como depressão ou transtorno bipolar, apresentando dificuldades de enfrentar os desafios do cotidiano. No pior caso, essas condições levam as pessoas ao suicídio. Apesar de existirem tratamentos para a maioria desses problemas, a maior parte das pessoas afetadas não busca ajuda, por falta de condições financeiras ou devido ao estigma que rodeia essas doenças. Em virtude disso, existem programas mantidos por Governos de alguns países, como sistemas de apoio a pessoas nessas condições e grupos de apoio na internet. Nos grupos baseados na internet, é possível encontrar centenas de depoimentos que relatam experiências de pessoas que passaram ou estão passando por essas condições, buscando inspirar, motivar e mostrar para pessoas que sofrem que elas não são as únicas a enfrentar esses desafios, e que é possível conviver com esses problemas e tratá-los. Contudo, na maioria dos casos, encontrar um depoimento relevante ao contexto de um leitor particular é uma tarefa demorada e difícil, visto que existem centenas deles na internet e, na sua grande maioria, são textos longos e desestruturados. Nesse cenário, sistemas de recomendação são uma alternativa interessante para oferecer um serviço personalizado para cada leitor. Sistemas de recomendação fornecem automaticamente indicações personalizadas de itens, de acordo com o interesse particular de um usuário (ou grupo de usuários). Este projeto de mestrado desenvolveu um Sistema de Recomendação de Texto para auxiliar pessoas que sofrem de transtornos mentais. Os textos (depoimentos) recomendados foram coletados de diversas fontes da internet e estão armazenados em um repositório local. O sistema foi implementado utilizando técnicas de filtragem de informação, tendo dois módulos: um de filtragem baseada em conteúdo, e outro de filtragem colaborativa. Os resultados obtidos com os testes foram satisfatórios, apresentando uma forte correlação entre a avaliação dada pelo usuário e a avaliação dada pelo sistema para o mesmo depoimento. / Thousands of people in the world suffer from some mental disorder, such as depression or bipolar disorder, facing difficulties to tackle the challenges of everyday life. In the worst case, these conditions may lead to suicide. Although there are treatments for most of these problems, the majority of the affected persons do not seek help, due to lack of financial conditions or to the stigma surrounding these diseases. In order to help the people, some countries maintain governmental programs which offer support systems and supporting groups on the internet. In internet-based groups, it is possible to find hundreds of testimonials (personal letters) that convey experiences of people who have undergone or are undergoing these conditions. The aim is to inspire, motivate and show to people who suffer from mental disorders that they are not the only ones to face these challenges, and that is possible to deal with these problems and find proper treatment. However, in most cases finding relevant testimony to the context of a particular reader is a time-consuming and difficult task, as there are hundreds of them on the internet, and usually the texts are long and unstructured. In this scenario, Recommendation Systems are an interesting alternative to provide a personalized service for each particular reader. These systems automatically provide indications of items according to the particular interest of a user (or group of users). This MSc project developed a Text Recommendation System to assist people suffering from mental disorders. The recommended texts (testimonials) were collected from various internet sources and were stored in a local repository. The system was implemented based on information filtering techniques, consisting of two modules: content-based filtering and collaborative filtering. The experiments results were satisfactory, showing a high correlation between the evaluation given by the user and the evaluation given by the system for the same testimony.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/27129 |
| Date | 25 August 2017 |
| Creators | COSTA, Raisa Brito |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/5390541720896559, BARROS, Flávia de Almeida |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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