Sistema de recomendação sensíveis ao contexto aplicados ao domínio U-Learning: uma revisão sistemática

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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


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