00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Costa, Evandro de Barros-
dc.contributor.advisor1LattesCOSTA, E. B.por
dc.contributor.referee1Luna, Henrique Pacca Loureiro-
dc.contributor.referee1LattesLuna, H. P. L.por
dc.contributor.referee2Dias, Guilherme Ataí­de-
dc.contributor.referee2LattesDIAS, Guilherme Ataí­depor
dc.creatorNascimento Júnior, Hélio Martins do-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8441037104511506por
dc.date.accessioned2015-08-25T18:46:22Z-
dc.date.available2011-04-20-
dc.date.available2015-08-25T18:46:22Z-
dc.date.issued2008-12-22-
dc.identifier.citationNASCIMENTO JÚNIOR, Hélio Martins do. Hibrid recommender system for digital libraries what supporting the protocol OAI PMH.. 2008. 107 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento) - Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2008.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufal.br/handle/riufal/826-
dc.description.abstractThe growth of Web technologies has benefited researchers and the academic community by supporting the access of electronic publications as soon as they have been finished and published. In this context, Digital Libraries emerges as complex information systems which are essential for disseminating and preserving data, information and knowledge. However, due to the high amount of content available on the Web, specially in Digital Libraries, users face many correlated options, what result in the phenomenon known as information overload. Aiming to decrease or even eliminate these diffculties, recommender systems for Digital Libraries have been proposed and developed. This work presents a personalized recommender system which presents alternative ways to achieve better query results. For this, the main existing approaches of automatic recommendation have been studied in order to identify extension points and points to be improved. The proposed recommender system follows a hybrid approach which combines filtering techniques, content-based recommendation and collaborative recommendation. A hybrid recommendation engine has been proposed, which uses standard technologies for content description (Dublin Core), for communication with Digital Libraries (OAI-PMH Protocol ), as well as the user profile extracted from the curriculum vitae Lattes. The proposed solution has been evaluated in the context of the CiteSeer database, which contains papers and articles in the Dublin Core format. The preliminary results has showed an improvement in the quality of recommendation, thus presenting a better precision and coverage, when compared with existing approaches based either on content-based recommendation or on collaborative recommendationeng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Alagoaspor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentModelagem Computacional de Conhecimentopor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimentopor
dc.publisher.initialsUFALpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectInformation filteringeng
dc.subjectDigital Libraries - Recommendation systemseng
dc.subjectMetadataeng
dc.subjectArtificial Inteligenceeng
dc.subjectDigital libraries - User profileeng
dc.subjectComputational modelingeng
dc.subjectBibliotecas digitais - Perfil do usuáriopor
dc.subjectBibliotecas digitais - Sistemas de recomendaçãopor
dc.subjectMetadadospor
dc.subjectFiltragem de informaçãopor
dc.subjectInteligência artificialpor
dc.subjectModelagem computacionalpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleSistema de recomendação hí­drido para bibliotecas digitais que suportam o protocolo OAI PMHpor
dc.title.alternativeHibrid recommender system for digital libraries what supporting the protocol OAI PMHeng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoO crescimento acelerado das tecnologias Web tem beneficiado pesquisadores e acadêmicos, pois as publicações de pesquisa podem ser acessadas eletronicamente tão logo elas tenham sido finalizadas e publicadas. Nesse contexto, surgem as Bibliotecas Digitais como um sistema de informação complexo que possui uma série de atividades que integram coleções, serviços e pessoas em suporte ao completo ciclo de criação, disseminação, acesso e preservação de dados, informação e conhecimento. No entanto, devido a enorme quantidade de conteúdo presente na Web, em particular nas Bibliotecas Digitais, usuários acabam se deparando com uma diversidade muito grande de opções, o que leva ao fenômeno conhecido como sobrecarga de informação. Com o objetivo de contribuir para amenizar ou até mesmo eliminar essas dificuldades, sistemas de recomendação para Bibliotecas Digitais têm sido propostos e desenvolvidos. Este trabalho segue essa direção, investigando soluções alternativas para alcançar mais qualidade nas indicações geradas por um sistema de recomendação na sua tarefa de ajudar os seus usuários. Para isso estudou-se as abordagens tratadas na literatura especializada sobre tais sistemas, propondo-se em seguida, um sistema de recomendação personalizada de artigos cientí­ficos para Bibliotecas Digitais. Tal sistema seguiu uma abordagem hí­brida, procurando tirar proveito das caracterí­sticas interessantes identificadas nas técnicas de filtragem e recomendação baseadas em conteúdo e colaborativa. Nesse sentido desenvolveu-se um engenho de recomendação hí­brido que se utiliza de tecnologias padrão para a descrição de conteúdo (Padrão Dublin Core), comunicação com Bibliotecas Digitais (Protocolo OAI-PMH) e perfil do pesquisador (Currí­culo Lattes). Finalmente, avaliou-se o sistema proposto sobre uma base de dados do CiteSeer contendo artigos no formato Dublin Core, tendo os resultados preliminares mostrado-se satisfatórios melhorando a precisão na recomendação e a cobertura quando comparado com sistemas que implementam abordagens baseada em conteúdo e colaborativa isoladamentepor
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