Uso da Personalidade na modelagem de usuário e suas aplicações em Sistemas de Recomendação : survey 2011

Autores

  • Lucas Augusto Carvalho Universidade Federal de Sergipe
  • Maria Augusta Silveira Netto Nunes Universidade Federal de Sergipe

Palavras-chave:

Personalidade, Extração, Sistema de Recomendação

Resumo

Esse survey descreve o estado da arte em Sistemas de Recomendação que usam personalidade como estratégia de potencializar a personalização de interfaces, informações, produtos e serviços principalmente nos cenários de e-commerce mundiais. O artigo foca nos trabalhos de 2011, já que anterior a essa data os trabalhos são pontuais.  Descreve, também, como os pesquisadores vem tratando a forma de extração da personalidade buscando soluções não intrusivas que melhoram a interação do usuário nesses sistemas. 

Biografia do Autor

Maria Augusta Silveira Netto Nunes, Universidade Federal de Sergipe

Professor Adjunto do Departamento de Computação da Universidade Federal de Sergipe. Membro do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PROCC) no mesmo departamento.Doutora em "Informatique pela Université de Montpellier II - LIRMM em Monpellier, França (2008). Realizou estágio doutoral (doc-sanduiche) no INESC-ID- IST Lisboa- Portugal (ago 2007-fev 2008).É mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1998) e possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade de Passo Fundo (1995) . Possui experiência acadêmico- tecnológica na área de Ciência da Computação e Inovação Tecnológica-Propriedade Intelectual. É membro da Comissão Intelectual e Transferência de Tecnologia (COMPITEC) - UFS , membro da Câmara de Assessoramento em Inovação da FAPITEC/SE e membro da Comissão Coordenadora do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (COMPIBIT)-UFS. É membro da Associação Sergipana de Ciência. Possui também experiências Academico-administrativas como Coordenadora de Curso de Graduação, Pos-graduação e Chefia de Departamento. Atualmente, suas pesquisas estão voltadas, principalmente na área de inovação Tecnológica usando Computação Afetiva na tomada de decisão Computacional, principalmente visando a personalização em ambientes de E-commerce via Sistema de Recomendação. Recomendação de equipes de trabalho em Empresas, e-training. Atua nas áreas de Inteligência Artificial, Interação Homem-Máquina, Computação Afetiva, Educação a Distância, Informática na Educação, Acessibilidade. Atua também em Inovação Tecnológica, Propriedade Intelectual capacitando empresários na área de TI e fornecendo consultoria em Registro de Software e patente. Seus projetos acadêmico-tecnologicos, geralmente, são multidisciplinares (envolvem áreas como E-commerce, Psicologia, Tecnologia da Informação e Comunicação, Educação, Acessibilidade). 

Downloads

Publicado

2013-08-20

Como Citar

Carvalho, L. A., & Nunes, M. A. S. N. (2013). Uso da Personalidade na modelagem de usuário e suas aplicações em Sistemas de Recomendação : survey 2011. Scientia Plena, 9(5). Recuperado de https://scientiaplena.emnuvens.com.br/sp/article/view/811

Edição

v. 9 n. 5 (2013): May/Maio 2013

Seção

Artigos

Licença

Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:

  1. Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
  2. Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
  3. Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) após a sua publicação, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado.