Defesa de Dissertação de Mestrado – Leandro Simões da Silva – 01/09/2017

Defesa de Dissertação de Mestrado em Ciência da Computação

DATA:                01/09/2017     

HORÁRIO:        08:00

LOCAL:             Auditório Computação e Estatística

“MMRecommender: Arquitetura Aberta para Sistemas de Recomendação”

Mestrando: Leandro Simões da Silva

Orientadora: Fernanda Claudia Alves Campos

Coorientador: Victor Stroele de Andrade Menezes

Banca Examinadora:

Prof.Fernanda Claudia Alves Campos , D.Sc.

Prof. Victor Ströele Menezes, D.Sc.
Prof. Mario Antônio Ribeiro Dantas, Ph.D.

Prof. Regina Maria Maciel Braga Vilela, D.Sc.

Resumo:

Sistemas de Recomendação podem ser definidos como sistemas capazes de recomendar recursos aderentes ao perfil e contexto do usuário ou grupo de usuários, podendo ser aplicados em diversos domínios, tais como educação, turismo, e-science. Devido a esta característica adaptável é possível encontrar diversos modelos de recomendação na literatura, cada um com combinações de métodos e algoritmos distintos. Essa variedade de modelos de recomendação pode dificultar o processo de implementação de Sistemas de Recomendação.  Neste cenário, a presente dissertação apresenta a arquitetura aberta e universal MMRecommender, onde através da combinação de componentes presentes em cada etapa é possível instanciar modelos de recomendação que podem ser aplicados a diversos domínios de aplicação. Para avaliar a arquitetura são apresentados três estudos de casos sob perspectivas diferentes: o primeiro estudo de caso foca na adaptação de um Sistema de Recomendação existente para a arquitetura MMRecommender, o segundo estudo de caso implementa um modelo de recomendação criado a partir da arquitetura proposta em um ecossistema de software científico, e por último um estudo de caso evidenciando como a arquitetura proposta viabilizou a implementação de um Sistema de Recomendação turístico utilizado nas olimpíadas RIO 2016. Após a avaliação de cada estudo de caso foi possível identificar indícios de que a arquitetura proposta pode auxiliar na construção de modelos de recomendação.