Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Ciência da Informação e Documentação, Departamento de Ciência da Informação e Documentação, 2007. / Submitted by Fabrícia da Silva Costa Feitosa (fabriciascf@gmail.com) on 2010-01-14T22:25:50Z
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Previous issue date: 2007-05-30 / Este trabalho propõe analisar o uso de recomendações na recuperação de informação no domínio de perfis de usuário. Espera-se demonstrar que o uso de abordagens de recomendação é um critério essencial para a identificação de documentos relevantes em vários cenários de recuperação neste domínio. As abordagens de recomendação surgiram da necessidade de se prever os documentos mais relevantes para o usuário, problema central da recuperação de informação. As recomendações servem para auxiliar no processo de receber ou fornecer indicações, e um sistema de recomendação é um sistema de informação que auxilia o usuário a recuperar informação através da previsão de seus interesses. Nesta pesquisa exploratória, foi realizado um estudo do sistema Currículo Lattes identificando casos onde o sistema não oferece respostas com a recuperação de informação tradicional, e que poderiam ser solucionados utilizando as abordagens de recomendação. Generalizando essas dificuldades, foi criado um modelo geral de recuperação de perfis de usuário, que pode ser aplicado na recuperação de perfis em qualquer contexto, não só na recuperação de currículos. Um sistema de recuperação de perfis de usuário em sites de relacionamento foi desenvolvido com base no modelo geral, a fim de validar esse modelo, que depois foi transposto para o Currículo Lattes. Com os resultados alcançados, espera-se não só contribuir com os conhecimentos da academia na arte da recuperação da informação, mas ampliar os recursos para satisfação da necessidade do usuário com o estudo de novos procedimentos, e, também, consolidar a recomendação como estratégia importante da recuperação de informação, com vistas a influenciar o desenvolvimento, sob a ótica dessa estratégia, de novas ferramentas de maior qualidade. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / In this paper the use of recommendation for information retrieval in user profiles domain will be analyzed. The recommendation approaches are expected to be an essential criterion to the identification of relevant documents in several retrieval scenarios in this domain. The recommendation approaches emerged from the need for predicting the most relevant documents to the user, the main issue of information retrieval. Recommendation is useful in the process of receiving or providing advice, and a recommendation system is an information system that helps users retrieve information through the precognition of their interests. In this research, Curriculum Lattes’ retrieval system has been analyzed and, in many cases of its traditional information retrieval, it has been identified as not being able to answer some questions that would be solved using recommendation approaches. These examples were generalized in order to create a general model of user profiles retrieval that was applied at profile recovering in any context, not only at curriculum retrieval. A profile retrieval system based on the general model was developed and applied to a dating website to validate the model and then the system’s behavior will be transposed to Curriculum Lattes’ system. The results achieved are expected to help magnify the academy’s knowledge on the information retrieval art, increase resources for the satisfaction of user needs through the research of new procedures, and also consolidate recommendation as an important tactic of information retrieval, influencing the development of new tools with higher quality under these approach goals.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/3271 |
| Date | 30 May 2007 |
| Creators | Marques, Tiago Miranda |
| Contributors | Medeiros, Marisa Bräscher Basílio |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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