Técnica de recomendação para repositórios digitais baseada em metadados e agrupamento de usuários

Abstract

Repositórios Digitais (RD) fornecem meios para armazenar, gerenciar e disseminar conteúdos virtuais. Estes sistemas adotam técnicas visando um melhor gerenciamento de seu conteúdo. Em particular, o uso de metadados auxilia na classificação e identificação dos conteúdos disponíveis, facilitando sua localização. Com a proliferação da informação digital, os RDs têm sido cada vez mais disseminados na Web. Mesmo com os conteúdos digitais organizados, o aumento constante nas coleções dos RDs tem causado preocupação quanto à facilidade do usuário em localizar conteúdos relevantes e ao mesmo tempo mantendo uma complexidade e tempo de processamento em um nível aceitável. Este trabalho propõe uma técnica de recomendação simples e escalável aplicada a repositórios digitais. Tal técnica se baseia na construção do perfil do usuário de maneira implícita, observando os valores de um certo conjunto de metadados. A recomendação proposta faz uso de uma forma de agrupamento, onde usuários são agrupados de acordo com os valores de metadados mais abundantes em seus perfis, reduzindo o tempo de processamento da Filtragem Colaborativa aplicada no sistema. A recomendação proposta foi testada e aplicada numa biblioteca digital de obras literárias.<br>

Abstract : Digital repositories (DR) provide ways to store, manage and disseminate virtual content. These systems make use of techniques aimed at better management of their content. In particular, the use of metadata assists in the classification and identification of available content, facilitating their location. With the proliferation of digital information, DRs have been increasingly widespread on the Web. Even with organized digital content, the constant increase in collections of DRs has caused concerns about the ease of the user locating relevant content and at the same time maintaining the complexity and the processing time in an acceptable level. This work proposes a recommendation technique that is simple and scalable, applied to digital repositories. This technique relies on the construction of the user profile in an implicit manner, observing the values of a certain set of metadata. This Recommendation makes use of a form of grouping in which users are grouped according to the most abundant metadata values in their profiles, reducing the processing time of the Collaborative Filtering applied in the system. The proposed recommendation has been tested and applied in a digital library of literary works.