Estudo de Desempenho de Algoritmos de Filtragem Colaborativa para Sistemas de Recomendação Educacionais aplicando Agrupamento Prévio de Usuários com Traços de Personalidade Similares - Aguiar, Janderson Jason Barbosa; Fechine, Joseana Macêdo; Costa, Evandro de Barros (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2020)
Pesquisas têm usado a teoria dos Traços de Personalidade (TP) ao aplicar Filtragem Colaborativa (FC) em Sistemas de Recomendação Educacionais. A ideia levantada nesta pesquisa é que todos os algoritmos de FC lidam, implicitamente, com os TP dos usuários, e, ao agrupar explicitamente os usuários, baseando-se nesses TP, o desempenho dos algoritmos pode melhorar. Neste artigo, é apresentado um estudo experimental sobre a acurácia de algoritmos de FC aplicando um agrupamento prévio dos usuários (maioritariamente discentes de computação), baseando-se em seus TP (modelo Big Five). Os resultados indicaram que, com tal estratégia, no domínio educacional, há a possibilidade de melhoria da acurácia de algoritmos de FC baseados em vizinhança.