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Título: Proposta e criação de um serviço de recomendação de eventos em redes sociais.
Autor(es): Resende, Vinicius Gabriel Angelozi Verona
Orientador(es): Assis, Guilherme Tavares de
Membros da banca: Fortes, Reinaldo Silva
Ferreira, Anderson Almeida
Assis, Guilherme Tavares de
Palavras-chave: Sistema de recomendação
Redes social
Rede social baseada em evento
Aprendizado de máquina
Rede neural
Data do documento: 2024
Referência: RESENDE, Vinicius Gabriel Angelozzi Verona. Proposta e criação de um serviço de recomendação de eventos em redes sociais. 2024. 62 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2024.
Resumo: Com a popularização do acesso à Internet, surgiram diversas plataformas cujo foco está na socialização dos seus membros. Estas plataformas são comumente chamadas de redes sociais. Dentre as redes sociais existentes, há um grupo denominado "Redes Sociais Baseadas em Eventos" (EBSN), cujo objetivo está no auxílio da organização e distribuição de eventos online e offline. Com a presença de milhões de usuários e milhares de eventos semanais nas EBSN, existe a necessidade da criação de serviços que realizam recomendação de eventos de forma personalizada a cada um dos usuários, visto que a busca manual pode ser inviável e desmotivadora. Sendo assim, este trabalho propõe o desenvolvimento de um serviço de recomendação de eventos que considera features amplamente usados na literatura, como a localização do usuário e evento, assim como features não tão comuns, sendo estas a emoção, o sentimento e a personalidade do usuário. Para tal, de uma forma geral, este trabalho produziu: uma nova base de dados sintética para a classe de problemas e suporte do serviço de recomendação, a partir de uma base coletada; um script para coleta de dados públicos em plataformas reais e, por fim, o serviço de recomendação de eventos, desde a extração de features à coleta de feedbacks explícitos. Para averiguar a qualidade dos modelos utilizados na arquitetura de funcionamento do recomendador proposto, alguns experimentos comparativos foram realizados utilizando a base de dados mencionada. A partir dos experimentos realizados, foi possível observar que uma das técnicas de aprendizado propostas inferiu modelos, para o serviço de recomendação, que apresentaram resultados satisfatórios utilizando a base criada; no entanto, para outros, mostrou-se necessárias melhorias. Este trabalho contribui com a possível abertura de novos temas de pesquisa, além do desenvolvimento de um serviço de recomendação e uma nova base de dados sintética. Ademais, quanto ao serviço proposto de recomendação propriamente dito, conclui-se que ele utiliza de um módulo com boa engenharia de recursos (features) e de um modelo de classificação de interesse eficaz quanto às métricas coletadas; no entanto, há oportunidades para melhorias, como implementação de um sistema de ranqueamento de itens e aumento de personalização pela utilização de diferentes algoritmos de aprendizado por usuário.
Resumo em outra língua: As access to the Internet gets popular, over time, various platforms have emerged with a focus on the socialization of its members. These platforms are commonly referred to as social networks. Among the existing social networks, there is a group called "Event-Based Social Networks" (EBSN), which aims to help in the organization and distribution of online and offline events. With millions of users and thousands of weekly events on EBSNs, there is a need to create services that provide personalized event recommendations for each user since manual searches can be unfeasible and demotivating. This work, therefore, proposes the development of an event recommendation service that takes into account features widely used in the literature, such as the user's location and the event, as well as features that are not so common, such as the user's emotions, feelings, and personality traits. To this end, this work has produced a new synthetic database for the class of problems and support for the recommendation service, based on a collected databse; a script for collecting public data on real platforms, and, finally, the event recommendation service, from extracting features to collecting explicit feedback. Some comparative experiments were carried out using the aforementioned database to check the quality of the models used in the proposed recommender's operating architecture. From the experiments, it was possible to see that one of the models infered by one of the learning algorithm proposed for the recommendation service showed satisfactory results using the database created for a large number of the users tested; however, for others, improvements are necessary. This work contributes to the possible opening up of new research topics, as well as the development of a recommendation service and a new synthetic database. As for the proposed recommendation service itself, it can be concluded that the service uses a module with good features engineering and a satisfactory interest classification model when analyzing the collected metrics; however, there are clear opportunities for improvement, such as ranking recommended items and increasing personalization by using different learning algorithms per user.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6892
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