Dissertação
Recomendação de Notícias EVALUATED
A quantidade de notícias disponíveis na Internet ultrapassa a nossa capacidade de acompanhamento. Surge assim a necessidade de recorrermos a sistemas de recomendação (SR) que seleccionem apenas as notícias que interessam aos utilizadores. Nos últimos tempos têm sido desenvolvidos vários SR segundo a abordagem colaborativa baseada em itens. Um dos algoritmos descritos na literatura, que segue essa abordagem e que tem sido utilizado em vários domínios é o Weighted Slope One (WSO). Apesar da sua simplicidade, revela um desempenho equiparável a algoritmos de referência. No entanto, apesar de fazer recomendações acertadas, vários itens interessantes acabam não sendo recomendados. Neste trabalho propomos melhorar o desempenho do WSO, no contexto da recomendação de notícias, através da introdução de novas heurísticas, referentes à similaridade dos conteúdos textuais das notícias e às suas fontes. Para validar a nossa proposta seria necessária uma colecção de teste composta por notícias e avaliações, à essas notícias, feitas por utilizadores. Implementámos, por isso, um sistema de extracção de notícias e desenvolvemos uma aplicação Web que permite que os utilizadores registem as suas avaliações. Com isto, criámos a nossa própria colecção de teste, composta por mais de 10000 notícias e mais de 14000 avaliações. Através dessa colecção validámos o algoritmo proposto. Como principal conclusão deste trabalho, demonstrámos que o desempenho do algoritmo WSO pode ser melhorado, no contexto da recomendação de notícias, através da introdução de novas heurísticas, referentes à similaridade textual das notícias e às fontes das mesmas.
novembro 12, 2012, 9:0
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Orientação
