Uma abordagem para estimar a similaridade item-item baseada nos relacionamentos semânticos da Linked Open Data.
Nenhuma Miniatura disponível
Data
2019
Autores
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Resumo
A época atual está sendo vista como uma era de sobrecarga de informação, uma
vez que mais dados são produzidos do que humanos podem processar. Este fato implica na melhoria constante de sistemas de recuperação e tratamento de informação.
Inserido neste contexto, os sistemas de recomendação são ferramentas importantes
aos usuários, por sugerir itens que possam ser interessantes. No entanto, os sistemas de recomendação baseados em filtragem colaborativa sofrem com o problema
conhecido como cold start ou falta de dados iniciais. A opção para contornar esse
problema é explorar outras fontes de dados, como a Linked Open Data (LOD), para
enriquecer os dados. Contudo, muitas soluções baseadas na LOD não fazem uso dos
relacionamentos semânticos e, quando o fazem, não ponderam corretamente seus relacionamentos e, assim, não exploram o seu potencial. Este trabalho visa apresentar
uma abordagem para explorar os relacionamentos semânticos da Linked Open Data,
por meio da descoberta de características relevantes e ponderação de tais características sem intervenção de um especialista de domínio de aplicação. Para avaliar
a proposta, foram realizados experimentos em dois domínios de aplicação, domínio
de filmes e museus. Os resultados mostraram-se competitivos comparados a outras
abordagens, onde a seleção de propriedades relevantes é feita manualmente.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Dados vinculados, Ontologia, Correlação
Citação
PEREIRA, Ítalo Magno. Uma abordagem para estimar a similaridade item-item baseada nos relacionamentos semânticos da Linked Open Data. 2019. 60 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2019.