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Dissertation/ Thesis
Uma arquitetura de personalização de conteúdo baseada em anotações do usuário
Autor: Marcelo Garcia Manzato
Publikováno v: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPUniversidade de São PauloUSP.
A extração de metadados semânticos de vídeos digitais para uso em serviços de personalização é importante, já que o conteúdo é adaptado segundo as preferências de cada usuário. Entretanto, apesar de serem encontradas várias propostas na
Externí odkaz: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11042011-160836/
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Dissertation/ Thesis
Adaptação de vídeo ao vivo apoiada em informações de contexto
Autor: Marcelo Garcia Manzato
Publikováno v: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPUniversidade de São PauloUSP.
O trabalho apresentado nesta dissertação trata do desenvolvimento de um mecanismo para adaptação automática de ví?deo MPEG-4 ao vivo, de modo a atender as necessidades ou capacidades atuais de usuários e do sistema. Um dos desafios dessa área
Externí odkaz: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06112006-135055/
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Personalizing explanations in recommender systems with different levels of details based on users\' reviews
Autor: Luan Soares de Souza
Publikováno v: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
The amount of data available on the Internet increases the importance of Recommender Systems. However, recommender systems can be seen as a black box to the users, motivating studies to explain why a recommendation has been made. Most of the approach
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::69f13833cdf5eb29be65296229c1dbe2
https://doi.org/10.11606/d.55.2022.tde-10102022-134457
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Exploração e explotação eficiente para recomendação sequencial de músicas
Autor: Pedro Dalla Vecchia Chaves
Publikováno v: Repositório Institucional da UFMG
Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
instacron:UFMG
Music streaming services heavily rely upon recommender systems to acquire, engage, and retain users. One notable component of these services are playlists, which can be dynamically generated in a sequential manner based on the user's feedback during
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::3ef64013ca94c02ece6e700866a4b2d6
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Personalized Ranking Based On Enriched Data: A Co-Training Approach
Autor: Marcelo Miky Mine
Publikováno v: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
A crescente oferta de produtos, serviços e informações na Web tem levado diversas aplicações a utilizar e desenvolver sistemas de recomendação para sugerir conteúdos de acordo com as preferências de cada usuário específico. Nesses sistemas
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a45f19e3c26e22aa160667e62f8571c5
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Explorando dinâmicas entre sessões para sequências longas de interações de sessão com Aprendizado por Reforço Profundo para Recomendação Ciente de Sessão
Autor: Gustavo Junior Escobedo Ticona
Publikováno v: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
Recommender systems are tools whose objective is to filter relevant content to users according to their preferences. Recently, due to the new demands of electronic business where most of users are not authenticated, Session-based recommender systems
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::7993d8bbb6ae7b932181bb9330d5f51a
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