Sistemas de Recomendação com Elementos Sociais: Um Mapeamento Sistemático - de Paula A. Tramontin, Aline; Gasparini, Isabela; Pereira, Roberto (Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI); 2018: Anais do XIV Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação, 2018)
Sistemas de Recomendação (RS) lidam com a sobrecarga de informações on-line, permitindo que o usuário encontre itens desejáveis ​​rapidamente, sem ser surpreendido por informações irrelevantes. A preferência individual e a influência interpessoal são fatores contextuais importantes para as recomendações sociais, pois afetam as decisões dos usuários sobre a retenção de informações. O objetivo deste artigo é identificar o estado da arte no RS com o uso de elementos sociais. Para isso, foi realizado um mapeamento sistemático da literatura, revelando uma tendência crescente no número de artigos publicados nos últimos dez anos, especialmente na China, e com propostas mais frequentes de novos modelos, sistemas e frameworks de recomendação. Quase metade dos artigos mapeados apresentam como um domínio de entretenimento ou revisão / avaliação do produto, sendo a abordagem de filtragem colaborativa a mais comum das abordagens utilizadas e a similaridade de amigos como o mais comum dos componentes sociais considerados. Como uma estratégia de avaliação, mais da metade dos artigos mapeados usam experimentos offline em um banco de dados previamente preenchido para simular ações do usuário. O mapeamento mostrou que, embora as RSs estejam considerando elementos sociais, ainda faltam trabalhos que explorem esses elementos em contextos reais de uso.