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Representação de Conhecimento e Aprendizagem de Máquinas em Sistemas de Recomendação

Prof. Dr. Evandro Barros

Resumo:

A área de pesquisa sobre Sistemas de Recomendação (SR) têm como uma de suas questões centrais localizar e selecionar informação, produto ou algum outro tipo de recurso que corresponda às necessidades e preferências particulares de um determinado usuário na Web ou algum outro contexto que demande tal mecanismo. Estes sistemas já se mostram úteis para vários tipos de busca de informação e tarefas de filtragem, dando resultados em vários domínios de aplicação, a exemplo de bibliotecas digitais, e-commerce, e-learning. Além das abordagens clássicas fazendo uso de filtragem colaborativa e filtragem baseada em conteúdo, outras abordagens têm sido desenvolvidas e mostrado resultados interessantes. Uma delas é a que leva aos sistemas de recomendação baseados em conhecimento, demandando tanto

representação de conhecimento do usuário, quanto do domínio da aplicação. Assim, o tema de pesquisa aqui proposto diz respeito a atacar problemas relevantes de aprendizagem de máquina e representação de conhecimento em uma tal abordagem.

 

Referências bibliográficas:

1. CV Lattes do proponente: http://lattes.cnpq.br/5760364940162939

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