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http://hdl.handle.net/1843/ESBF-9GMQYK
Type: | Dissertação de Mestrado |
Title: | Modelagem, caracterização e recomendação em serviços de conteúdo web multimídia |
Authors: | Diego de Moura Duarte |
First Advisor: | Adriano César Machado Pereira |
First Co-advisor: | Clodoveu Augusto Davis Junior |
First Referee: | Flavio Luis Cardeal Padua |
Second Referee: | Mirella Moura Moro |
Abstract: | Nos últimos anos, a quantidade de conteúdo Web multimídia tem crescido significantemente. Um exemplo desse conteúdo é o vídeo online, como demonstrado pelo sucesso de plataformas como YouTube. Esse crescimento também é observado em cenários corporativos, como emissoras de TV. Nosso trabalho apresenta um estudo de serviços de conteúdo multimídia em redes corporativas. Utilizando dados reais da Samba Tech, maior plataforma de vídeos online da América Latina, propomos uma modelagem e caracterização desse tipo de serviço, assim como uma técnica de recomendação com foco no objeto sendo consumido. Resultados experimentais indicaram que o método proposto é promissor, chegando a quase 70% de precisão. Realizamos também análises utilizando diferentes abordagens da literatura, como uma técnica estado-da-arte de recomendação. Os resultados obtidos são importantes para os provedores de conteúdo e seus consumidores, com aplicabilidade em serviços de personalização e sistemas de recomendação. |
Abstract: | Web multimedia content has reached much importance lately. One of the most important content types is online video, as demonstrated by the success of platforms such as YouTube. The growth in the volume of available online video is also observed in corporate scenarios, such as TV stations. This work presents an analysis of corporate multimedia Web content services. We evaluate real data from online videos hosted by Samba Tech, the largest platform for online multimedia content distribution in Latin America. After modeling and characterize this service, we propose a novel technique for multimedia content recommendation, focusing on object being consumed. Experimental results indicate that the proposed method is very promising, obtaining almost 70% in precision. We also perform distinct evaluations using different approaches from literature, such as the state-of-the-art technique for item recommendation. These results are important for content providers and consumers, and it can be applied in personalized services and recommendation systems. |
Subject: | Sistemas de recomendação Modelagem de dados Computação Sistemas multimídia |
language: | Português |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
Rights: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/ESBF-9GMQYK |
Issue Date: | 28-Aug-2013 |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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