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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12251

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dc.contributor.advisorMeira, Silvio Romero de Lemos -
dc.contributor.authorSilva, Edeilson Milhomem da-
dc.date.accessioned2015-03-12T18:35:55Z-
dc.date.available2015-03-12T18:35:55Z-
dc.date.issued2013-11-08-
dc.identifier.citationSILVA, Edeilson Milhomem da. Relacionamentos ocultos de confiança em ambientes virtuais sociais como apoio aos sistemas de recomendação de especialistas. Recife, 2013. 163 f. Tese (doutorado) - UFPE, Centro de Informática, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, 2013. .pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12251-
dc.description.abstractO volume de informação disponível na web aumenta a cada dia, muitas vezes por estímulo das plataformas sociais que vêm se destacando neste cenário, já que provêem facilidades para que as pessoas possam interagir e trocar experiências. A gestão eficiente deste conhecimento, embora não seja uma tarefa trivial, pode trazer diversos benefícios como, por exemplo, a recomendação personalizada para as pessoas, de acordo com as suas preferências. Neste sentido, a presente tese tem como propósito apresentar uma abordagem, intitulada SWEETS, que identifica auto-maticamente quais as áreas e nível (grau) de conhecimento das pessoas, isto é, os especialistas em determinadas áreas de conhecimento. Para isso, são usados os conhecimentos produzidos por estas pessoas e disponibilizados em diferentes plataformas virtuais. A identificação dos ní-veis de conhecimento destas pessoas em áreas específicas pode não ser suficiente, pois é inte-ressante que sejam identificados os especialistas mais adequados para uma determinada pessoa, isto é, que tenham um relacionamento social mais próximo, aumentando assim a probabilidade de colaboração. As informações contextuais dos relacionamentos (e.g. distância social) entre pessoas oferecem background para a descoberta de quão estas pessoas confiam umas nas outras. Assim, a presente tese defende que estes relacionamentos de confiança são fundamentais na decisão de colaboração entre indivíduos. Por isso, é apresentada uma abordagem, intitulada T-SWEETS, que se baseia nas informações contextuais dos relacionamentos entre indivíduos para inferir o grau de confiança entre eles, e a sua implantação em um cenário que comprovou a ten-dência de colaboração entre os indivíduos que possuem relações confiáveis. T-SWEETS baseia-se em 4 elementos: Similaridade entre Perfis, Relacionamento de Confiança, Nível de Maturi-dade e Reputação, que são oriundos do resultado de um experimento realizado com um grupo de pessoas. Outra constatação desta tese é que, embora haja um grande volume de conhecimento disponibilizado pelas pessoas nas plataformas virtuais, muitas vezes este conhecimento pode não ser suficiente para identificar e recomendar a pessoa especialista em assuntos específicos. Por isso, a descoberta (recomendação) de relacionamentos de confiança entre os indivíduos po-de ser um elemento que encoraje as pessoas a trocarem experiências ou interagirem, uma vez que as pessoas tendem a colaborar com pessoas que mais confiam, fornecendo assim, insumo para a inferência das especialidades dos indivíduos.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectSistemas de recomendação de especialistaspt_BR
dc.subjectConfiançapt_BR
dc.subjectContexto computacionalpt_BR
dc.subjectColaboraçãopt_BR
dc.titleRelacionamentos ocultos de confiança em ambien-tes virtuais sociais como apoio aos sistemas de reco-mendação de especialistaspt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coSalgado, Ana Carolina -
Appears in Collections:Teses de Doutorado - Ciência da Computação

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