Publicação: Estudo da percepção humana e mineração de preferências contextuais na recomendação de imagens para o usuário
Carregando...
Arquivos
Tipo do documento
Data
Direito de acesso
Área do conhecimento
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Orientador
Coorientador
Resumo
Este trabalho apresenta um estudo sobre o uso da informação da percepção visual
na recomendação de imagens. Assim, foi proposto um método que faz o agrupamento
dos usuários através de sua percepção visual e de sua similaridade. Esse método foi
denominado de VP-Similarity.
O VP-Similarity foi implementado por meio da extensão do sistema PrefRec para
utilização de dados de percepção visual em conjunto com dados de preferência e de itens
na tarefa de recomendação, formando assim o VP-PrefRec. Para validação do sistema foi
criada uma base de dados. Essa base de dados contém dados de preferência e dados de
percepção visual dos usuários. Além disso, o VP-Similarity também foi aplicado sobre um
sistema de recomendação social, fornecendo uma rede de percepção visual. O objetivo
dessa rede é minimizar o problema do cold start do usuário, existente na maioria dos
sistemas de recomendação.
A Ąnalidade da proposta deste trabalho é mostrar que a recomendação de imagens com
dados de itens e de preferências contextuais para um usuário alvo tem melhor qualidade
quando são considerados apenas os usuários que têm percepções visuais similares a esse
usuário alvo, considerando algumas avaliações prévias desse usuário alvo. E também
mostrar que é possível melhorar a qualidade das recomendações de imagens para um
novo usuário que nunca tenha feito uso do sistema (cold start), concentrando-se apenas
em usuários que visualmente percebam as imagens de forma similar.
Abstract
This work presents a study on the use of information of visual perception in the image
recommendation. Thus, it proposed a method that makes the grouping of users through
your visual perception and their similarity. This method was denominated VP-Similarity.
The VP-Similarity is implemented by extending the system PrefRec to use of visual
perception data in conjunction with preference data item and the recommendation task,
thereby forming the VP-PrefRec. For the validation of the system a database was created.
This database contains preference and visual perception data of users. In addition,
VP-Similarity was also applied on a social recommendation system, providing a visual
perception network. The purpose of this network is to minimize the user cold start problem,
which in most recommender systems.
The objective of purpose of this paper is to show that the recommendation of images
with data items and contextual preferences for a target user has better quality when considering
only those users who have similar visual perceptions that target user, considering
some prior evaluations of that user target. And it also shows that it is possible to improve
the quality of images of recommendations for a new user who has never made use of the
system (cold start), focusing only on users to visually perceive the similar images.
Palavras-chave
Computação, Percepção visual, Sistema de recomendação, Rede de percepção visual, Cold start, Visual perception, Recommendation system, Visual perception network
Citação
ALMEIDA, Claudianne Myllene Morais de. Estudo da percepção humana e mineração de preferências
contextuais na recomendação de imagens para o usuário. 2016. 78 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2016. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2016.68