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dc.contributor.advisorOliveira, Jose Palazzo Moreira dept_BR
dc.contributor.authorLopes, Giseli Rabellopt_BR
dc.date.accessioned2007-09-22T05:10:04Zpt_BR
dc.date.issued2007pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/10747pt_BR
dc.description.abstractAtualmente, pesquisadores e acadêmicos têm beneficiado-se muito com o crescimento acelerado das tecnologias Web, pois os resultados de pesquisa podem ser publicados e acessados eletronicamente tão logo a mesma tenha sido realizada. Esta possibilidade é vantajosa na medida em que minimiza as barreiras de tempo e espaço associadas à publicação tradicional. Neste contexto, surgem as Bibliotecas Digitais como repositórios de dados que, além dos documentos digitais propriamente ditos, ou de apontadores para estes documentos, armazenam os metadados associados. Para permitir que diferentes Bibliotecas Digitais possam interoperar surgiu a Open Archives Initiative (OAI) e, para resolver a questão da padronização dos metadados utilizados pelos repositórios, foi criado o formato Dublin Core (DC). Por outro lado, a enorme quantidade de documentos digitais disponíveis na Web tem causado o fenômeno conhecido como “sobrecarga de informação”. Com o objetivo de suprir esta dificuldade, Sistemas de Recomendação têm sido propostos e desenvolvidos. Estes sistemas visam prover uma interface alternativa para tecnologias de filtragem e recuperação de informações, tendo como foco a predição daqueles itens ou partes da informação que o usuário acharia interessante e útil. Portanto, os Sistemas de Recomendação atuam baseados em personalização da informação sendo que as predições geralmente são realizadas utilizando-se um perfil de cada usuário. A personalização está relacionada com o modo pelo qual a informação e serviços podem ser ajustados às necessidades específicas de um usuário ou comunidade. Esta dissertação descreve um Sistema de Recomendação de artigos científicos, armazenados em bibliotecas digitais. Este sistema é dirigido à comunidade científica da área da Ciência da Computação. Tecnologicamente, o sistema proposto foi desenvolvido sob a perspectiva da Web Semântica, à medida que faz uso de suas tecnologias emergentes tais como: uso de metadados padrão para a descrição de documentos - Dublin Core, uso do padrão XML para a descrição do perfil do usuário - Currículo Lattes, e provedores de serviços e de dados (OAI) envolvidos no processo de geração das recomendações. Este trabalho ainda apresenta e discute alguns resultados de experimentos baseados em avaliações quantitativas e qualitativas de recomendações geradas pelo sistema.pt_BR
dc.description.abstractCurrently, researchers and academics have been benefited by the expressive growth of web technologies, due to the possibility of publishing and accessing research results as soon as they are achieved. This possibility is advantageous as it minimizes the time and space barriers that traditional publications present. In this context, Digital Libraries emerged as data repositories that, beyond digital documents or links to them, store associated metadata. To allow the interoperability among different Digital Libraries, the Open Archives Initiative (OAI) was defined and, to solve the problem of metadata standardization, the Dublin Core standard (DC) was created. On the other hand, the great amount of available digital documents in the Web has caused the phenomenon known as “information overload”. In order to avoid this difficulty, Recommender Systems have been proposed and developed. These systems intend to provide an alternative interface for information filtering and retrieval technologies, focusing on the prediction of items or information parts that are interesting and useful for the user. Therefore, Recommender Systems act based on information personalization, and the predictions are generally generated using each user’s profile. The personalization is related to the way the information and the provided services can be adjusted to the specific necessities of a user or community. This dissertation describes a Recommender System for scientific articles stored in digital libraries. This system is geared towards the Computer Science scientific community. Technologically, the proposed system was developed under the Semantic Web perspective, as it explores its emergent technologies such as: use of standard metadata for document description - Dublin Core, use of the XML standard for users’ profile description - Lattes Curriculum Vitae, and services and data providers (OAI) involved on the recommendations generation process. In addition, this work presents and discusses some experimental results; the experiments are based on quantitative and qualitative evaluations of recommendations generated by the system.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectSistemas : Informaçãopt_BR
dc.subjectRecommender Systemsen
dc.subjectDigital Librariesen
dc.subjectBiblioteca digitalpt_BR
dc.subjectOaien
dc.subjectWeb semânticapt_BR
dc.subjectInformation personalizationen
dc.subjectVector space modelen
dc.subjectService providersen
dc.subjectSemantic weben
dc.titleSistema de recomendação para bibliotecas digitais sob a perspectiva da web semânticapt_BR
dc.title.alternativeA recommender system to digital llibraries under semantic web perspective en
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coSouto, Maria Aparecida Martinspt_BR
dc.identifier.nrb000601051pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Computaçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2007pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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