Augmenting Data to Improve the Performance of Recommender Systems - Figueiredo, Leticia Freire de; Lucas, Joel Pinho; Paes, Aline (Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL); 2024: Anais do XV Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem HumanaDO - 10.5753/stil.2024.31171, 2024)
A recomendação de notícias desempenha um papel crucial na sugestão de notícias aos usuários de forma personalizada. A recomendação pode trazer notícias que sejam similares aos temas e tópicos presentes em artigos de notícias que o usuário leu no passado. Em geral, o processo de recomendação se vale de metadados anotados em cada notícia para descrever seus principais atributos. Entretanto, muitas vezes, estes metadados são preenchidos manualmente e podem não refletir de forma precisa o contexto da notícia. Para abordar este problema, propomos um processo de anotação automática para vídeos de notícias utilizando BERTopic. Os metadados anotados automáticos são, ao final, utilizados, em uma recomendação de filtragem colaborativa utilizando regras de associação. A abordagem apresentada foi testada em um caso de estudo na Globo, onde apresentou uma melhora na quantidade de visualizações de vídeos para sessões de usuário.