Estudo da Percepção Humana e Mineração de Preferências Contextuais na Recomendação de Imagens para o Usuário

Local: 
Sala 1B132, Bloco 1B, Campus Santa Mônica - Horário: 15h30min
Banca examinadora: 
Prof. Dr. André Ricardo Backes - FACOM-UFU (orientador)
Prof.ª Dr.ª Elaine Ribeiro de Faria - FACOM/UFU
Prof. Dr. João Marcos Bastos Cavalcanti - ICOMP/UFAM

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 finalidade 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.