Quem faz compras na internet está acostumado com as sugestões que surgem em forma de anúncio nas páginas das lojas online. Desenvolver um método para aprimorar essas sugestões, levando em conta o contexto em que o usuário está inserido enquanto navega pela internet, é o objetivo de uma pesquisa que está sendo desenvolvida no Laboratório de Inteligência Computacional (Labic) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, financiada pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).

Essas sugestões oferecidas pelos sites são chamadas no meio científico de “sistemas de recomendação” e consistem, basicamente, em um sistema computacional que tenta analisar o comportamento de um usuário na internet, identificando seus gostos, suas preferências ou qualquer outra situação que possibilite ao usuário receber algum tipo de sugestão online, como, por exemplo, uma música, um filme, um livro ou outro tipo de produto.

A pesquisa de pós-doutorado, intitulada Aquisição Automática de Informação Contextual para Sistemas de Recomendação Sensíveis ao Contexto foi desenvolvida pelo pesquisador Marcos Aurélio Domingues. Ele explica que, hoje em dia, as empresas que realizam seus negócios pela web oferecem uma vasta quantidade e variedade de conteúdos – dentre produtos, serviços e informações. Por isso, foi estabelecida uma necessidade de descobrir informações sobre o comportamento e interesse de seus clientes para recomendar coisas interessantes ao usuário.

Porém, na maioria das lojas online que encontramos na internet, essas recomendações são feitas de uma forma primitiva. Por exemplo, se você consulta o preço de um tênis em um determinado site, receberá constantes e insistentes recomendações sobre o mesmo modelo de calçado.

Domingues desenvolveu um sistema que leva em consideração diversas variáveis que buscam analisar a situação em que o usuário está inserido para tornar a recomendação mais refinada e precisa. “Se o usuário está no trabalho em uma manhã de segunda-feira, a recomendação precisa ser de uma forma. Já em um domingo à tarde, o usuário receberá outro tipo de sugestão. São esses pequenos contextos que podem fazer a recomendação ser mais eficiente”, explicou o pesquisador.

De acordo com Domingues, um dos grandes desafios para o uso de sistemas de recomendação sensíveis ao contexto é a falta de métodos para aquisição automática de informação para esses sistemas. “O objetivo do meu projeto é a pesquisa, proposta e avaliação de métodos para conseguir informações contextuais, de forma que o usuário receba uma sugestão coerente à situação em que ele está no momento”, disse.

Sugestões de nomes para bebês - Um exemplo de aplicação da pesquisa desenvolvida por Domingues foi utilizado por um site que sugere nomes para bebês aos futuros pais, o Nameling.net. O projeto chegou a ficar, inclusive, em quarto lugar em uma competição internacional de propostas de sistemas de recomendação de nomes, o ECML/PKDD Discovery Challenge 2013, que envolveu instituições de pesquisa de diversos países.

Nesse caso, Domingues explica que a recomendação leva em consideração o local e o horário que a pesquisa está sendo feita. Ou seja, os resultados de uma busca feita por um usuário no Brasil levará a recomendações de nomes que estejam de acordo com o contexto do nosso país. "Os resultados empíricos têm mostrado que podemos melhorar a recomendação de nomes utilizando a informação contextual", afirmou o pesquisador. O site pode ser acessado pelo link: nameling.net.
Nameling.net é um exemplo de aplicação da pesquisa

Doutorado em Portugal - Antes de iniciar o pós-doutorado no ICMC, Domingues realizou o seu doutorado na Universidade do Porto, em Portugal. Lá, ele participou de outro projeto de pesquisa, em que desenvolveu um sistema para recomendações de música em um site de bandas de garagem. "O interessante desse trabalho é que em um site de bandas desconhecidas, a recomendação de algo novo é fundamental para o usuário", disse.

O site é o palcoprincipal.sapo.pt, uma rede social especializada em promover e indicar novas bandas e artistas. Domingues explica que desenvolveu o sistema de recomendação combinando os dados de acesso, conteúdo e áudio do site. "Combinamos esses dados para conseguir analisar melhor o comportamento e o contexto do usuário no site".

Análise de dados - A pesquisa de Domingues no ICMC está sendo desenvolvida sob supervisão da professora Solange Rezende, coordenadora do Labic. Segundo Rezende, o trabalho de refinar a pesquisa em mineração de dados é uma exigência do constante crescimento dos serviços oferecidos na internet. "Descobrir conhecimento a partir de dados e saber interpretá-lo é fundamental para aprimorarmos essa área", finalizou a professora.

Texto e fotos: Fernanda Vilela - Assessoria de Comunicação ICMC/USP

Mais informações
Assessoria de Comunicação do ICMC
Tel.: 3373.9666
E-mail: comunica@icmc.usp.br