Silva, Douglas Véras eBrito, Victor Sales de2019-01-182019-01-182018BRITO, Victor Sales de. Estudo comparativo de técnicas de seleção de contextos em sistemas de recomendação de domínio cruzado sensivéis ao contexto. 2018. 88 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Departamento de Computação, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2018.https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/705Existem diversas abordagens para a implementação dos sistemas de recomendação, dentre elas, a abordagem de “sistemas de recomendação de domínio cruzado sensíveis ao contexto” (Cross-Domain Context-Aware Recommender Systems - CD-CARS), empregada neste trabalho, pois possibilita a melhoria na qualidade das recomendações usando vários domínios (ex.: livros, filmes e músicas) e considerando a aplicação de contextos (ex.: estação do ano, tempo, companhia, localização). No entanto, é necessário cautela ao utilizar contextos para realizar sugestões de itens, uma vez que os contextos podem influenciar negativamente o desempenho da recomendação quando considerados “irrelevantes”. Portanto, a seleção de contextosrelevanteséumfatorchaveparaodesenvolvimentodotipodesistemaCD-CARS e, dentro da literatura, constatou-se uma escassez de trabalhos acerca da aplicação de técnicas de seleção em conjuntos de dados com informações contextuais e de domínio cruzado. Dessa forma, este trabalho aplicou as técnicas de seleção Information Gain (IG), Teste qui-quadrado (χ2), Minimum Redundancy Maximum Relevance (MRMR) e Monte Carlo Feature Selection (MCFS),emdozeconjuntosdedadoscomtrêsdiferentesdimensões contextuais (tempo, localização e companhia) e domínios distintos (livros, televisão e músicas). Por fim, a partir dos resultados encontrados, averiguou-se que a técnica MCFS conseguiu classificar a relevância dos contextos de forma mais satisfatória.88 f.poropenAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/deed.en_USInteligência artificialVisão por computadorSistemas de recomendação (filtragem de informações)bachelorThesisAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttps://n2t.net/ark:/57462/001300000d57g