Qualificação de doutorado do discente Bráulio Veloso, 16/07/2020, as 15:00.

Qualificação de doutorado do discente Bráulio Veloso, 16/07/2020, as 15:00.

Título: Personalização e Contextualização de Recomendações de Notícias via Modelos Estocásticos.

Resumo: O homem sozinho já não pode filtrar e analisar toda informação disponível. Naturalmente, ele não deseja analisar tudo mas, quer ter contato com as principais informações, aquelas que lhe sejam mais adequadas. Dessa forma surgiram os Sistemas de Recomendação que facilitam a vida do homem filtrando informações e recomendando somente aquelas de seu interesse. Diversos sistemas de recomendação vem sendo propostos na literatura, alguns em especial para tratar do problema de recomendar notícias a usuários de sites de jornais online. Recomendar artigos relevantes a esses usuários é um problema significativo que a literatura vem tratando constantemente. No entanto, poucos trabalhos estudaram a utilização de modelos estocásticos em sistemas de recomendação de notícias. Pretende-se com este trabalho elaborar sistemas de recomendação híbridos com modelos estocásticos, comparando esses recomendadores com os presentes na literatura. Até o momento, identificou-se os principais trabalhos concorrentes para comparar e os modelos estocásticos foram contrastados em alguns contextos. Também foram testados frameworks de avaliação simulada e propostas formas para personalizar os modelos estocásticos.

Banca:
Profa. Dra. Andrea Gomes Campos Bianchi (UFOP)
Prof. Dr. Anísio Mendes Lacerda (UFMG)
Prof. Dr. Gladston Juliano Prates Moreira (UFOP)

Link: meet.google.com/gcq-abvc-uyz