| dc.contributor.advisor | Pereira, Leinylson Fontenele | |
| dc.contributor.author | Oliveira; Pereira, Daniel Carvalho de, Leinylson Fontenele | |
| dc.date.accessioned | 2022-06-21T13:43:34Z | |
| dc.date.available | 2022-06-21T13:43:34Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.uespi.br:8080/handle/123456789/159 | |
| dc.description.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. | pt_BR |
| dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Estadual do Piauí (UESPI) - Campus Professor Alexandre Alves de Oliveira - Parnaíba | pt_BR |
| dc.relation.isbasedon | OLIVEIRA, Daniel Carvalho de; PEREIRA, Leinylson Fontenele. Sistema de recomendação sensíveis ao contexto aplicados ao domínio U-Learning: uma revisão sistemática. Parnaíba: Monografia (graduação), Bachalerado em Ciência da Computação, Universidade Estadual do Piauí (UESPI), 2019. | pt_BR |
| dc.title | Sistema de recomendação sensíveis ao contexto aplicados ao domínio U-Learning: uma revisão sistemática | pt_BR |
| dc.type | Article | pt_BR |