Recomendação de notícias usando frequência de termos e similaridade de documentos [Portuguese]

By Ashwini Gupta and Vaibhav Jain

A sobrecarga excessiva de informa es tornou-se um problema grave recentemente. O uso extensivo da tecnologia facilitou a vida, mas tamb m levou ao acesso cria o de informa es. Existem v rios portais de not cias onde muitas informa es s o carregadas diariamente. Como estamos na era das not cias eletr nicas, ler not cias online tornou-se um h bito comum das pessoas. As pessoas tendem a ler not cias na Web em vez de jornais ou outros meios de comunica o. Torna-se mais dif cil para o utilizador encontrar not cias relevantes e populares em pouco tempo. Hoje em dia, isso tornou-se um grande desafio, pois todos t m gostos e h bitos de leitura diferentes. Uma solu o para este problema o sistema de recomenda o de not cias. Foi desenvolvida uma recomenda o baseada em conte do que recomenda not cias com base na semelhan a do artigo com a consulta e na semelhan a do documento. Medidas como contagem de frequ ncia de termos e semelhan a de documentos s o usadas para descobrir a semelhan a da consulta no corpus completo de artigos de not cias. Cada documento comparado com todos os documentos dispon veis no corpus e a correspond ncia de conte do realizada para descobrir a pontua o de semelhan a. Os resultados s o avaliados em dois conjuntos de dados diferentes usando medidas para avaliar a relev ncia dos artigos de not cias recomendados.

• Format: Paperback
• Language: Portuguese
• ISBN: 6208912156
• ISBN13: 9786208912154
• Release Date: May 2025
• Publisher: Edicoes Nosso Conhecimento
• Length: 56 Pages
• Weight: 0.19 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"