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Título: Sistema de recomendação Web usando agentes
Autor: Morais, A. Jorge
Neto, Joaquim
Oliveira, Eugénio
Jorge, Alípio Mário
Palavras-chave: Web mining
Sistemas de recomendação
Sistemas multiagente
Web mining
Recommendation systems
Multi-agent systems
REA
Data: 2013
Editora: Universidade Aberta
Citação: Morais, A. Jorge [et al.] - Sistema de recomendação Web usando agentes [Em linha]. "Revista de Ciências da Computação"[Em linha]. ISSN 1646-6330 (Print) 2182-1801 (Online). Vol. 8, nº 8 (2013), p. 23-35
Resumo: O crescimento da Web trouxe vários problemas aos utilizadores. A grande quantidade de informação existente hoje em dia em alguns sítios Web torna a procura de informação útil muito difícil. Os objetivos dos proprietários dos sítios Web e dos utilizadores nem sempre coincidem. O conhecimento dos padrões de visitas dos utilizadores é crucial para que os proprietários possam transformar e adaptar o sítio Web. Este é o princípio do sítio Web adaptativo: o sítio Web adapta-se de forma a melhorar a experiência do utilizador. Alguns algoritmos foram propostos para adaptar um sítio da Web. Neste artigo, descrevemos uma proposta de um sistema de recomendação Web baseado em agentes que combina dois algoritmos: regras de associação e filtragem colaborativa. Ambos os algoritmos são incrementais e funcionam com dados binários. Os resultados mostram que, em algumas situações, a abordagem multiagente melhora a capacidade preditiva quando comparada com os agentes individuais.
The growth of the Web has brought several problems for users. Today the vast amount of information on some web sites makes useful information finding very difficult. The objectives of the owners of the web sites and users do not always coincide. The knowledge of patterns of user visits is crucial to the owners to transform and adapt their web site. This is the adaptive website principle: the website adapts to improve the user experience. Some algorithms have been proposed to tailor a website. In this paper, we describe a proposal for a web recommendation system based on agents that combines two algorithms: association rules and collaborative filtering. Both algorithms are incremental and work with binary data. The results show that, in some situations, the multi-agent approach overcomes the predictive capacity of individual agents.
Peer review: yes
URI: http://hdl.handle.net/10400.2/3092
ISSN: 1646-6330
2182-1801
Aparece nas colecções:REA - Revista de Ciências da Computação
Revista de Ciências da Computação

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