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Avaliação de Algoritmos de Recomendação por meio de Filtragem Colaborativa dentro de Repositórios de Objetos de Aprendizagem
Algoritmos de Filtragem Colaborativa são técnicas utilizadas por sistemas de recomendação para predizer a utilidade de itens para usuários com base nas similaridades entre suas preferências e as preferências dos demais usuários. O enorme crescimento de objetos de aprendizagem na internet e a disponibilidade de preferências de uso pelas comunidades de usuários nos repositórios existentes (ROAs) abriram a possibilidade de testar a eficiência de algoritmos de filtragem colaborativa na recomendação de materiais de aprendizagem para os usuários dessas comunidades. O presente projeto propõe avaliar recomendações de objetos de aprendizagem geradas por diferentes algoritmos de filtragem colaborativa baseados em memória e em modelo e utilizando diferentes bases de dados de repositórios.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Cristian Cechinel - Coordenador / Miguel Angel Sicilia - Integrante / Salvador Sanchez-Alonso - Integrante / Sandro da Silva Camargo - Integrante / Ricardo Araujo Matsumura - Integrante / Nikos Manouselis - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Auxílio financeiro.
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