An approach to recommender system applying usage mining to predict users&amp;#x2019; interests

Gotardo, Reginaldo; Teixeira, Carla; Zorzo, Sergio Donizetti

doi:10.1109/iwssip.2008.4604380

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“…As informações dos utilizadores podem ser recolhidas de forma explícita (de forma voluntaria, por parte dos utilizadores) ou de uma forma implícita (é registado o comportamento do utilizador, sem este se aperceber) (Gotardo, Teixeira, & Zorzo, 2008).…”

Section: Estratégias De Personalizaçãounclassified

Impacto da personalização no comércio eletrónico

Amorim¹,

Reis

Rodrigues

2021

CIMNE

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Esta revisão de literatura tem como finalidade perceber em que ponto se encontra a personalização no comércio eletrónico e quais as estratégias disponíveis até à data. A personalização é um tema que ainda não é totalmente compreendido por todos os negócios e, por isso, torna-se numa prática ainda não muito utilizada em Portugal. Todavia, esta área tem sido alvo de preocupação e curiosidade, principalmente na vertente ligada à inteligência artificial e ao machine learning podendo, num futuro próximo, existir uma personalização totalmente automática e eficiente. Numa primeira fase, serão abordados de forma muito breve alguns conceitos sobre o comércio eletrónico, em especial em Portugal, e ainda abordaremos a personalização no comércio eletrónico. De seguida, será apresentada a abordagem metodológica e os respetivos resultados. Será ainda abordado, o conceito de personalização; a necessidade da personalização por parte das empresas; as técnicas, as tipologias e quais as estratégias ao serviço da personalização. Para concluir, serão apresentadas as tendências emergentes da personalização e futuras perspetivas.

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Section: Estratégias De Personalizaçãounclassified

Impacto da personalização no comércio eletrónico

Amorim¹,

Reis

Rodrigues

2021

CIMNE

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“…A more advanced method to estimate a user's knowledge and interest is presented by Gotardo et al [8]. They incorporate usage mining to calculate a user's interest in a certain topic.…”

Section: B Knowledge Estimationmentioning

confidence: 99%

Socialize online learning: Why we should integrate learning content management with Online Social Networks

Roreger

Schmidt

2012

2012 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops

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Abstract-Lifelong learning is a common requirement in today's knowledge society. Traditional teaching approaches fail to deliver learning opportunities if combined with flexibility in time and place, which is another major requirement. Therefore, eLearning systems have evolved in the past decades to Computer-Supported Collaborative Learning and Adaptive Educational Hypermedia Systems. In parallel, the rise of Online Social Networks has changed information flow. In this paper, we revisit the state of modern eLearning systems from the perspective of users affine to Online Social Networks. We argue that the online community-building of social networks bears a significant potential to the attractiveness and success of technology-assisted learning. Therefore, this paper outlines essential building blocks for implementing an eLearning plugin for a commercial Online Social Network sites.

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“…Liang, Xu, Li, and Nayak (2008) explored how to utilize tagging information to perform personalized recommendation. Gotardo, Teixeira, and Zorzo (2008) described an approach to predict the users' interest in Web-base systems through a collaborative filtering technique based on the users' implicit information describing their system use. Jeong, Lee, and Cho (2009) presented a novel iterative semi-explicit rating method that extrapolated unrated elements in a semi-supervised manner for generating a dense preference matrix to solve the problem of a much sparser preference matrix than the explicit rating.…”

Section: Related Work and Comparisonmentioning

confidence: 99%

Developing an ontology-supported information integration and recommendation system for scholars

Yang

2010

Expert Systems with Applications

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An approach to recommender system applying usage mining to predict users’ interests

Cited by 8 publications

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Impacto da personalização no comércio eletrónico

Impacto da personalização no comércio eletrónico

Socialize online learning: Why we should integrate learning content management with Online Social Networks

Developing an ontology-supported information integration and recommendation system for scholars

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