Estudo de Desempenho de Algoritmos de Filtragem Colaborativa para Sistemas de Recomendação Educacionais aplicando Agrupamento Prévio de Usuários com Traços de Personalidade Similares
Resumo
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.
Palavras-chave:
Sistemas de Recomendação Educacionais, Filtragem Colaborativa, Traços de Personalidade
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Publicado
24/11/2020
Como Citar
AGUIAR, Janderson Jason Barbosa; FECHINE, Joseana Macêdo; COSTA, Evandro de Barros.
Estudo de Desempenho de Algoritmos de Filtragem Colaborativa para Sistemas de Recomendação Educacionais aplicando Agrupamento Prévio de Usuários com Traços de Personalidade Similares. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 31. , 2020, Online.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2020
.
p. 1082-1091.
DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2020.1082.
