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http://hdl.handle.net/10071/7982
Autoria: | Albuquerque, Paulo Alexandre Pinto |
Orientação: | Alexandre, Isabel Machado |
Data: | 2012 |
Título próprio: | Sistema de recomendação colaborativa de restaurantes com dispositivos móveis |
Referência bibliográfica: | Albuquerque, P. A. P. (2012). Sistema de recomendação colaborativa de restaurantes com dispositivos móveis [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/7982 |
Palavras-chave: | Filtragem colaborativa Dispositivos móveis Serviços baseados em localização Sistema de recomendação Collaborative filtering Mobile devices Location based services Recommender systems |
Resumo: | O crescimento exponencial da informação a que as pessoas estão sujeitas, provocou a
necessidade de existência de sistemas que ajudassem os utilizadores a filtrarem os dados que
recebiam. Surgiu portanto uma classe de sistemas dedicados a esse fim denominados de
sistemas de recomendação.
Os sistemas de recomendação tentam minimizar este problema, filtrando a informação menos
relevante, deixando apenas aquela que mais interessa a cada utilizador. De entre os vários
tipos de sistemas, os baseados em técnicas de filtragem colaborativa foram os mais bem
sucedidos comercialmente, podendo ser encontrados em grandes distribuidores a nível
mundial tais como a Amazon ou a NetFlix.
Entretanto, assiste-se a uma alteração na forma como os utilizadores acedem a portais de
comércio eletrónico e a guias de turismo especializados, tendo-se passado da utilização de um
computador como forma de acesso, para a utilização de dispositivos móveis tais como
smartphones e tablets.
As capacidades de georreferenciação dos dispositivos móveis, conjuntamente com o acesso
permanente à Internet, permite que estes sejam utilizados para o fornecimento de serviços
baseados na localização do dispositivo. Neste contexto implementou-se um algoritmo de
filtragem colaborativa, para o qual foi desenvolvida uma prova de conceito de uma aplicação
móvel de recomendação de restaurantes.
O algoritmo de recomendação foi avaliado quanto à precisão com que faz previsões das
avaliações dos utilizadores, utilizando-se uma base de dados pública de investigação
(MovieLens), tendo-se obtido resultados comparáveis com outras publicações. Foram
elaborados testes adicionais de aceitação da aplicação móvel junto dos utilizadores,
cujos resultados se revelaram muito positivos. The exponential growth of information that people are exposed to, has created a need for the existence of systems that could help users to filter the incoming data. So a class of systems named recommender systems started to help deal with the issue. These systems have eased the problem by filtering the information, leaving only the part that is of most interest to each user. Of the various kinds of recommender systems, the ones based on collaborative filtering have had the most commercial success, being found in world-class retailers as Amazon and on online DVD renting websites as NetFlix. Meanwhile there has been a change in the way users access e-commerce and tourism portals, moving away from the standard use of a desktop computer to new mobile devices as smartphones and tablets. The geo-referencing capabilities of these mobile devices that are permanently connected to the Internet, allows for the delivery of services based on the device location. In this context a collaborative filtering algorithm has been implemented and a proof of concept of a mobile restaurant recommender application developed to support it. The recommendation algorithm precision in predicting user ratings has been tested with success in a public research database (MovieLens), with results comparable to other publications. The mobile application has been subject to user acceptance tests resulting in a very positive feedback from the users. |
Designação do Departamento: | Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação |
Designação do grau: | Mestrado em Engenharia Informática |
Acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | T&D-DM - Dissertações de mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Tamanho | Formato | |
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master_paulo_pinto_albuquerque.pdf | 4,69 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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