Review recommendation for points of interest's owners

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dc.creatorThiago Resende Pereira Prado
dc.date.accessioned2019-08-11T16:06:24Z
dc.date.accessioned2025-09-09T00:24:25Z
dc.date.available2019-08-11T16:06:24Z
dc.date.issued2017-03-31
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/ESBF-AN2NFP
dc.languageInglês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectRecuperação da informação
dc.subjectSistemas de recomendação
dc.subjectComputação
dc.subjectArquitetura de computador
dc.subjectRedes sociais on-line
dc.subject.otherSocial Network
dc.subject.otherReview
dc.subject.otherRecommendation
dc.titleReview recommendation for points of interest's owners
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor1Mirella Moura Moro
local.contributor.referee1Ana Paula Couto da Silva
local.contributor.referee1Giseli Rabello Lopes
local.description.resumoRevisões online tornaram-se uma maneira poderosa para os usuários disponibilizarem suas opiniões para todos. Tais revisões são extremamente valiosas para os consumidores quando eles estão procurando informações antes de adquirir um produto ou serviço. Em uma tentativa de ajudar os consumidores a identificar as melhores revisões, muitos sites permitem que os usuários votem se uma revisão é útil. Então, os algoritmos de recomendação são utilizados para facilitar a tarefa do usuário encontrar revisões que possam ser de seu interesse. Em resumo, tais aplicativos de revisão online geralmente recomendam as revisões mais úteis para um cliente ler. No que diz respeito a revisões de locais (ou pontos de interesse), para o proprietário (ou administrador, gerente, etc.) do estabelecimento, é importante ter uma maneira rápida e confiável para identificar as revisões com informações relevantes para melhorar os serviços ofertados, uma vez que lidam com volumes potencialmente grandes de dados (muitos usuários escrevendo muitos comentários para muitos itens). Neste trabalho, introduzimos um novo problema: identificar a utilidade de uma revisão para o proprietário de um estabelecimento. Portanto, propomos criar a classificação das revisões de acordo com sua relevância para a tomada de decisões, ou seja, direcionado aos proprietários e não aos clientes. O ranking proposto considera aspectos e sentimentos presentes nas revisões. Finalmente, a nossa avaliação experimental considera um ground truth (construída com base na opinião de especialistas) e um baseline (considerando a similaridade entre revisão do usuário e a respectiva resposta do estabelecimento) também propostos neste trabalho e mostra que a nossa solução está muito próxima da classificação ideal.
local.publisher.initialsUFMG

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