Uma arquitetura de personalização de conteúdo baseada em anotações do usuário
A extração de metadados semânticos de vídeos digitais para uso em serviços de personalização é importante, já que o conteúdo é adaptado segundo as preferências de cada usuário. Entretanto, apesar de serem encontradas várias propostas na literatura, as técnicas de indexação automática são capazes de...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | tese |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2011 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositório: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | português |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-11042011-160836 |
| Acesso em linha: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11042011-160836/ |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Anotação do usuário Construção de perfil Content selection Indexação multimídia Multimedia indexing Personalização Personalization Profile construction Recomendação Recommendation Seleção de conteúdo User's annotation |
| Resumo: | A extração de metadados semânticos de vídeos digitais para uso em serviços de personalização é importante, já que o conteúdo é adaptado segundo as preferências de cada usuário. Entretanto, apesar de serem encontradas várias propostas na literatura, as técnicas de indexação automática são capazes de gerar informações semânticas apenas quando o domínio do conteúdo é restrito. Alternativamente, existem técnicas para a criação manual dessas informações por profissionais, contudo, são dispendiosas e suscetíveis a erros. Uma possível solução seria explorar anotações colaborativas dos usuários, mas tal estratégia provoca a perda de individualidade dos dados, impedindo a extração de preferências do indivíduo a partir da interação. Este trabalho tem como objetivo propor uma arquitetura de personalização que permite a indexação multimídia de modo irrestrito e barato, utilizando anotações colaborativas, mas mantendo-se a individualidade dos dados para complementar o perfil de interesses do usuário com conceitos relevantes. A multimodalidade de metadados e de preferências também é explorada na presente tese, fornecendo maior robustez na extração dessas informações, e obtendo-se uma maior carga semântica que traz benefícios às aplicações. Como prova de conceito, este trabalho apresenta dois serviços de personalização que exploram a arquitetura proposta, avaliando os resultados por meio de comparações com abordagens previamente propostas na literatura |
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