Abstract:
Sistemas de recomendação são ferramentas indispensáveis para o gerenciamento da sobrecarga de informação, mas ainda incipientes em ambientes complexos como os de aprendizagem ubíqua (u-learning). O principal desafio para a entrega de uma recomendação mais precisa nesses ambientes é a adaptação dos algoritmos a uma modelagem tensorial adequada à multidimensionalidade, pois lidam com múltiplas variáveis e contextos. Esta pesquisa realiza uma revisão sistemática de literatura sobre sistemas de recomendação especialmente aplicados ao domínio u-learning, tendo por resultado o mapeamento dos principais modelos e arquiteturas, com o objetivo de contribuir para melhorar a compreensão sobre o domínio.
