[pt] Os sites de redes sociais ganharam importância nos últimos anos. Neles,
seus usuários podem se conectar com outros usuários para interagir entre si.
Porém, geralmente o número de usuários cadastrados é muito grande e, por isso,
encontrar outros usuários afins para se conectar não é fácil. Sistemas de
recomendação são ferramentas de software que provem sugestões de diversos
tipos de itens para usuários e podem ser aplicados para recomendar pessoas
(outros usuários) em redes sociais. Sistemas que recomendam pessoas utilizam
técnicas específicas e, devido às implicações sociais envolvidas nas relações
pessoais, devem levar alguns fatores em consideração. A ausência de dados
confiáveis torna a tarefa de gerar recomendações úteis mais difícil. Este trabalho
discute o assunto e apresenta um sistema de recomendação de pessoas para sites
de redes sociais com base em conexões entre usuários. Para testar o sistema
apresentado, realizamos um experimento com o Peladeiro, um site real de uma
rede social que conta com mais de 500 mil usuários, onde poucos dados estão
disponíveis para serem utilizados. / [en] Social networking websites have gained importance in recent years. In
them, users can connect with other users to interact with. However, generally, the
number of registered users is very large. Therefore, find other users with common
interests is not easy. Recommender systems are software tools which generate
suggestions for various types of items to users and can be applied to recommend
people (other users) on social networks. Systems that recommend people use
specific techniques and, due to the social implications involved in personal
relationships, must take several factors into consideration. The lack of data
available makes the task of generate good recommendations more difficult. This
paper discusses the theme and presents a person recommendation system for
social networking websites based in user connections. To test the system
presented, we conducted an experiment with Peladeiro, a real website of a social
network that has over 500 000 users, where few reliable data are available.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:22604 |
| Date | 07 March 2014 |
| Contributors | KARIN KOOGAN BREITMAN, KARIN KOOGAN BREITMAN, KARIN KOOGAN BREITMAN |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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