Personalização de programas de TV no contexto da TV digital portátil interativa

• Main Author: Gatto, Elaine Cecília
• Other Authors: Zorzo, Sérgio Donizetti
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de São Carlos 2016
• Subjects: Sistemas de recomendação; Algoritmos; Middleware; Sistemas multimidia; Ginga; Personalização; TV digital portátil; Personalization; Portable digital TV; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Online Access: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/466

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3587.pdf: 2175854 bytes, checksum: fc0f86f0d9275b05bf85e6629788ee4e (MD5) Previous issue date: 2010-11-29 === Interactive Digital Television allows several services to be offered to users, in order to provide entertainment, e-learning and new mechanisms for social inclusion. Broadcasters and TV shoes may be created, which may gradually increase the amount of information to be displayed on the screen. As a result, users may experience discomfort and difficulties in finding information that really matters. In a portable environment, the user wants to make the most of his time when watching TV. Thus, investing too much time in searching for TV shows of interest is something undesirable. Recommender systems are used to minimize such shortcomings, help users with their searches for contents of interest and also to reduce the time spent on searches. This study focused on the development of a hybrid recommender system called BIPODiTVR, which is able to make recommendations from the observation of users behavior while watching television on the portable device. This system recommends TV shows through a collaborative and content-based filtering. The proposed system was evaluated by using metrics of acceptability of recommender systems applied to data provided by IBOPE, from six households for the period of fifteen days. === A Televisão Digital Interativa permite que diversos serviços sejam oferecidos aos usuários, possibilitando entretenimento, educação à distância e novos mecanismos para a inclusão social. Emissoras e programas de TV podem ser criados, o que pode aumentar gradativamente a quantidade de informação disponível a ser visualizada nas telas. Como consequência, os usuários podem ter dificuldades em encontrar as informações que realmente interessam. No ambiente portátil o usuário deseja aproveitar ao máximo o seu tempo de visualização de TV, ou seja, investir tempo demasiado para procurar programas de TV do seu interesse é algo indesejado. Os sistemas de recomendação permitem minimizar tais dificuldades, auxiliando os usuários na sua busca por conteúdos que sejam do seu interesse e também reduzindo o tempo gasto durante a busca. Este trabalho tem como foco o desenvolvimento de um sistema de recomendação híbrido, denominado BIPODiTVR, que é capaz de recomendar conteúdo adequado a partir da observação do comportamento do usuário durante o uso da televisão no seu dispositivo portátil. O sistema recomenda programas de TV aos usuários utilizando as técnicas de Filtragem Colaborativa e Filtragem Baseada em Conteúdo e foi avaliado a partir de métricas de aceitabilidade de sistemas de recomendação baseado em dados fornecidos pelo IBOPE de seis domicílios em um período de quinze dias.