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http://hdl.handle.net/123456789/5293| Título: | Sistemas de recomendação como ferramenta para indicações de livros: um estudo de caso na plataforma Goodreads |
| Título(s) alternativo(s): | Recommendation systems as a tool for book recommendations: a case study on the Goodreads platform |
| Autor(es): | SILVA, Juliene Lobato da |
| Palavras-chave: | sistemas de recomendação; recuperação da informação; Disseminação Seletiva da Informação; filtragem da informação. recommender systems. Information Retrieval; Selective Dissemination of Information; information filtering. |
| Data do documento: | 24-Set-2021 |
| Editor: | Universidade Federal do Maranhão |
| Resumo: | RESUMO Desde a explosão de informações na web, importantes discussões começaram a ser levantadas sobre a recuperação de informações pertinentes para o usuário. Levando em consideração a lógica dos Sistemas de Recuperação da Informação muitas ferramentas surgiram para tentar levar itens relevantes e de acordo com os interesses dos usuários, com foco na Disseminação Seletiva da Informação, nascida em centros de pesquisa, e os Sistemas de Recomendação, criados graças a necessidade de conquista de clientes no comércio eletrônico. Neste trabalho propõe-se um estudo de caso com um voluntário utilizando a rede social literária Goodreads, cuja principal característica é a recomendação de livros, em busca de um entendimento como essas recomendações são indicadas e recebidas por um usuário brasileiro com baixo índice de leitura. A metodologia se deu através de uma pesquisa exploratória-descritiva, através da coleta de dados provenientes de levantamentos bibliográficos, observação do voluntário conforme cria seu perfil na rede social, questionário fechado e uma entrevista semiestruturada. Os resultados demonstraram como as recomendações tendem a levar em consideração o número de avaliações e a média positiva associada aos itens antes de recomendá-los, fazendo uma previsão de quais livros o voluntário mais se agradaria com base nos históricos de ações e nas prateleiras “lidos” e “quero ler”. Embora tenha alguns obstáculos de idioma, o site se mostrou bem eficaz em sua meta de indicar leituras novas e diferentes aos seus usuários brasileiros, ajudando-os a encontrar novas leituras. |
| Descrição: | ABSTRACT Since the explosion of information on the web, important discussions have started to arise about the retrieval of pertinent information for the user. Taking into account the logic of Information Retrieval Systems, many tools have emerged to try to take relevant items and according to the interests of users, with a focus on Selective Dissemination of Information, born in research centers, and Recommendation Systems, created thanks to the need to win over customers in e-commerce. This work proposes a case study with a volunteer using the literary social network Goodreads, whose main feature is the recommendation of books, in search of an understanding of how these recommendations are indicated and received by a Brazilian user with a low reading rate. The methodology was carried out through an exploratory-descriptive research, through the collection of data from bibliographic surveys, observation of the volunteer as he creates his profile on the social network, a closed questionnaire and a semi- structured interview. The results showed how recommendations tend to take into account the number of ratings and the positive mean associated with items before recommending them, predicting which books the volunteer would most like based on stock histories and "to read" shelves ” and “want to read”. Although it has some language obstacles, the site has proven to be quite effective in its goal of providing new and different readings to its Brazilian users, helping them to find new readings. |
| URI: | http://hdl.handle.net/123456789/5293 |
| Aparece nas coleções: | TCCs de Graduação em Biblioteconomia do Campus do Bacanga |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| JULIENELOBATODASILVA.pdf | Trabalho de Conclusão de Curso | 2,4 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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