Navegando por Autor "Pacífico, Luciano Demétrio Santos"

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Inferência automática de nível de dificuldade de receitas culinárias usando técnicas de processamento de linguagem natural
(2020-12-21) Britto, Larissa Feliciana da Silva; Pacífico, Luciano Demétrio Santos; Ludermir, Teresa Bernarda; http://lattes.cnpq.br/6321179168854922; http://lattes.cnpq.br/9521600706234665; http://lattes.cnpq.br/5058497100007411
Neste trabalho, será proposta uma ferramenta de inferência do nível de dificuldade de receitas culinárias. A inferência será feita através da classificação textual dos modos de preparo das receita. A ferramenta será parte fundamental no desenvolvimento de um sistema de recomendação de receitas culinárias sensível ao contexto baseado em conteúdo. Serão adotados alguns dos principais classificadores da literatura de Classificação de Texto, além de diferentes métodos de extração de características. Uma avaliação experimental é executada, no intuito de selecionar as melhores abordagens para compor o sistema.
Melhorando recomendações baseadas no contexto com classificação de texto para sistemas de recomendação de domínios cruzados
(2023-09-21) Liu, Jen Horng; Silva, Douglas Véras e; Pacífico, Luciano Demétrio Santos; http://lattes.cnpq.br/9521600706234665; http://lattes.cnpq.br/2969243668455081; http://lattes.cnpq.br/7294715956605990
Os sistemas de recomendação sensíveis ao contexto (CARS) ganharam atenção substancial por sua capacidade de melhorar a precisão das recomendações, considerando vários fatores contextuais. Contudo, a integração eficaz de informações contextuais em diversos domínios continua a ser um desafio. Este artigo apresenta uma nova metodologia para inferir informações contextuais usando técnicas de classificação de texto, e avalia seu impacto no desempenho de um Sistema de Recomendação Sensível ao Contexto de Domínios Cruzados (CD-CARS). Nossa metodologia envolve o préprocessamento de dados textuais e a utilização de Support Vector Machines (SVM) para inferência de contexto. Através de uma avaliação extensa, analisamos os efeitos da integração do contexto inferido nos algoritmos do CD-CARS. Os resultados experimentais demonstram que a metodologia proposta produz maior precisão e relevância das recomendações em diferentes domínios. As conclusões destacam o potencial de aproveitar técnicas de classificação de texto para melhorar as recomendações sensíveis ao contexto, contribuindo assim para o avanço dos sistemas de recomendação em cenários de domínios cruzados.
Recomendação e geração de receitas baseada na substituição de ingredientes
(2020-12-21) Oliveira, Emília Galdino de; Pacífico, Luciano Demétrio Santos; Ludermir, Teresa Bernarda; http://lattes.cnpq.br/6321179168854922; http://lattes.cnpq.br/9521600706234665; http://lattes.cnpq.br/6278486720525640
Atualmente, mesmo com o aumento no número de páginas web e sistemas de compartilhamento de receitas, usuários podem ter dificuldade na busca por pratos específicos através da enorme quantidade de dados contidos nesses repositórios. Encontrar receitas que se adequem a um conjunto de ingredintes em mãos, contemplando as vontades e restrições desses usuários, pode ser uma tarefa demorada ou mesmo impossível. Neste trabalho, um sistema de recomendação e geração de receitas é proposto, baseado na substituição de ingredientes das receitas e em uma abordagem focada nos dados, em uma tentativa de ajudar os usuários a encontrarem receitas que contemplem tanto seus desejos, quanto suas restrições alimentares, evitando desperdícios.