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