Olá a todos,
Estive meio ausente em posts no meu blog, pois estou em ritmo acelerado de escrita da minha dissertação de mestrado que está para ser defendida em meados de junho. Enquanto isso, eu decidi falar um pouco sobre conclusões e idéias próprias relacionadas a este trabalho em andamento. Este trabalho inclui uma proposta de um
sistema de recomendação, uma sub-área de uma área maior de filtragem de informação, derivada de uma linha de pesquisa de mineração de dados.
O objetivo é propor e validar um sistema de recomendação que incorpore reviews, isto é, opiniões e comentários de usuários sobre produtos e serviços visando recomendar sobre um contexto móvel (dispositivos móveis) para um usuário tais produtos ou serviços do seu interesse.
Por exemplo, imagine você em busca de um restaurante para comer e que hoje você esteja interessado em comer sushi. Como você faria esta busca por um restaurante em sua cidade? Quais fontes você usaria ? Atualmente temos diversos repósitorios on-line em redes sociais e sites web especializados em agregar opiniões e críticas de usuários, mas todo este conteúdo ainda não é sumarizado ou processado de forma eficiente a fim de gerar uma opinião precisa sobre o que usuário deseja: Qual é a melhor opção de restaurante para mim naquele momento ou naquela cidade ?
Percebe-se múltiplas váriaveis que podem influenciar o poder de decisão de compra do usuário: Localização, opiniões dos amigos, opiniões de especialistas e opiniões de usuários que tem interesses e gostos similares a você. Isto ainda dificulta mais se considerarmos em um ambiente móvel, onde os requisitos são mais restritos onde você precisa de uma informação rápida e bem objetiva para tomada de decisão.
Meu trabalho visa exatamente resolver este problema, com uma proposta de um framework de recomendação que combine as melhores características das técnicas de filtragem de conteúdo e de técnicas de filtragem colaborativa a fim de construir um meta-recomendador, onde acreditamos que incorporando informações sobre o produto/serviço e opiniões/ críticas de usuários similares ao usuário ativo, este possa sugerir uma lista de recomendação rankeada apropriada com os melhores restaurantes da cidade naquele momento diretamente no seu aparelho móvel.
Para isso envolveremos o estudo de técnicas de mineração de texto, especificamente processamento de linguagem natural para extrair e sumarizar as críticas de usuários. Utilizaremos também de técnicas de classificação de texto como uma área que está em forte ascensão nesta linha de pesquisa que é análise de sentimentos, para extrair a polaridade (positivo ou negativo) de um comentário. E com estas informações sumarizadas e os metadados provenientes da descrição do serviço (localização, categorias, etc) podemos combinar essas informações em um meta-recomendador a fim de sugerir os serviços que melhor atendem os requisitos de um usuário em um determinado local e tempo (contexto móvel).
O escopo já está definido e o trabalho já está em andamento e experimentos. Estou utilizando de uma base extraída do
Foursquare com mais de 800 estabelecimentos e 1000 reviews sobre estes estabelecimentos, onde implementarei um protótipo móvel a fim de validar este framework, que obviamente é apenas o início de muitos trabalhos futuros a realizar especialmente onde se deve considerar outros quesitos importantes como: segurança, escabilidade, desempenho, etc.
Um dos trabalhos futuros que eu gostaria aqui de comentar é a influência das redes sociais no processo de recomendação. Estamos vendo cada vez mais uma nova tendência a se firmar que é o social-commerce. De acordo com especialistas , o
social - commerce é o e-commerce que envolve o relacionamento entre pessoas. Com o surgimento das redes sociais, o comércio começou a se expandir para os relacionamentos no universo digital, onde estimula-se a compra em um potencial mercado consumidor, onde há, no mundo, aproximadamente um bilhão de pessoas/consumidores nas redes sociais. Um dos reflexos disso são os próprios
sites de compra coletiva, que estão se viralizando pelo mundo todo e utiliza de mecanismos coletivos (sociais) para oferta de promoções e produtos.
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| Sites de Compra Coletiva Brasileiros |
Mas o que venho aqui destacar é que estamos cada vez mais buscando respostas para perguntas que temos que são pontuais ou específicas. Irei dar um exemplo, eu estou interessado em comer um tipo de temaki específico como filadélfia (comida japonesa). Eu poderia simplesmente utilizar um sistema de recomendação que procurasse por termos que envolvesse temakis e após um processamento ele já poderia me dar uma resposta pré-elaborada de restaurantes que oferecem temakis de qualidade em minha cidade. Mas o cenário é bem mais complicado do que isso, além de as opiniões serem muitas vezes genéricas (não há esse nível de detalhamento sobre temakis filadélfia), focando apenas em serviços e qualidade como um todo do restaurante, temos o problema da influência social (as opiniões são genéricas ou de desconhecidos). Muitos acreditam que a opinião de um amigo ou alguém muito próximo a você pode influenciar decisivamente no processo de escolha de compra. Então, porque não recorrer aos meus amigos ? As opiniões deles contam e a rede social neste cenário pode nos ajudar nesta tarefa.
Foi aí que veio o que eu chamo de um
sistema colaborativo de recomendação baseado em perguntas e respostas móvel. Alguns sistemas já começaram a desenvolver isto e um claro exemplo é o
Aadvark que foi comprado pela Google e foca em assistir usuários , onde os mesmos fazem perguntas e o sistema procura pessoas que possam melhor responder tais perguntas, funcionando como um sistema inteligente de perguntas e respostas.
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| Aadvark no Iphone |
Basicamente, os sistema que eu proponho é de você fazer perguntas para outros usuários deste sistema já cadastrados sobre lugares específicos ou serviços específicos e em vez de receber uma lista de recomendação de lugares processadas pelo sistema, você vai receber respostas de pessoas de verdade sobre estes lugares/serviços em questão.
Então, se eu perguntar agora ao sistema onde eu poderia comer um temaki filadélfia de qualidade em minha cidade, o sistema iria procurar pessoas que estariam em restaurantes que oferecem temaki, combinado pela influência social destas pessoas (daria prioridade aos meus amigos até desconhecidos) e lançaria esta pergunta para tais pessoas. Em questão de minutos você receberia respostas de usuários de vários pontos da cidade informando um bom restaurante, opiniões bem específicas e até descobrir que seu melhor amigo está naquele restaurante e te convida para acompanhá-lo.
Sistema de Perguntas e Respostas Colaborativo sobre Contexto Móvel |
Um outro cenário ilustrativo apropriado para este tipo de serviço, seria por exemplo, saber se um restaurante está cheio naquele momento. Se eu perguntasse: 'Estou querendo comer no Bonaparte, agora? Alguém sabe dizer se tá lotado por aí ?' Em minutos eu recebesse a resposta de alguns usuários da cidade já dizendo: 'Pode vir aqui tá tranquilo demais!' ou 'Venha para a filial do Shopping Plaza tá tendo uma promoção no frango empanado!' Vejam a quantidade de opiniões em tempo real e a descoberta de serviços e promoções que eu recebo tudo em tempo real e tudo isto direto do meu telefone.
Esse serviço ainda pode ser agregado com serviços de localização como Foursquare, Gowalla ou Facebook que já utilizaria do seu histórico de check-ins de lugares que você frequenta e estimula por meio de perguntas e respostas criando um tipo de jogo em que te premia com pontos à medida que você vai interagindo ainda mais com o sistema (seja perguntando ou respondendo).
Um dos grandes benefícios também desta aplicação é o estímulo de interação social entre os usuários. Pois, você poderia agradecer a resposta de um usuário e até criar um novo elo de amizade, se você desejar continuar a conversação. Acredito que sistemas colaborativos de Perguntas e respostas sobre um contexto móvel serão uma tendência em breve, ou se já não está em desenvolvimento, de aplicativos que estão por vir para dispositivos móveis.
Em breve darei mais informações sobre detalhes da minha dissertação, espero que tenham gostado deste post com uma das minhas idéias e trabalhos correntes
Para mais informações sobre sistemas colaborativos, perguntas e respostas e recomendação procurem por community Q&A location recommendations no Google, sem dúvidas você vai ficar maravilhado com a quantidade de posts, estudos e artigos sobre esta área.
Atenciosamente,
Marcel Caraciolo
![I'm attending to pythonbrasil[8]](https://lh3.googleusercontent.com/blogger_img_proxy/AEn0k_vcO-phLPlMGavIx-S4xEI97IJx28aHPv21A3r1GpL81vnQlXYOmLzIjKLYRTd9W3f0m2hfuWMMsPlnhWxa5yFFUYPFTvD9nKN3OnYMVA6bfdmPkoKSVwJkny5M5jHxmEmwJXGlNEZX1PrwlYov2A=s0-d)
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