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Recomendação de Pontos de Interesse para Grupos - Uma Abordagem baseada em Sistemas Multi-Agente e no Feedback dos Turistas
| dc.contributor.advisor | Marreiros, Maria Goreti Carvalho | |
| dc.contributor.author | Martins, André Bernardo | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-31T14:49:01Z | |
| dc.date.available | 2023-08-31T14:49:01Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | O protótipo de Sistema de Recomendação para Grupos no setor do turismo que se encontra em desenvolvimento pelo GECAD utiliza num dos seus microserviços um Sistema MultiAgente. No entanto, a interação e partilha de conhecimento entre os agentes do sistema carece de melhorias que permitam a apresentação de recomendações cada vez mais coerentes, precisas e personalizadas. Os dados sociodemográficos, personalidade e preferências turísticas de cada turista são modelados num agente inteligente que o representa, com o objetivo de tornar cada agente o mais similar possível ao turista que representa. Com isto, os agentes devem ter a capacidade de aprender com o conhecimento e ações dos outros agentes, assim como de partilhar dados de interação e perfil dos turistas, de forma a melhorar e a tornar mais precisas as recomendações enviadas pelo sistema de recomendações do GRS, melhorando a satisfação e experiência dos turistas. Este documento apresenta uma análise de valor e inclui um estudo sobre o estado da arte em tecnologia relevante e sobre conceitos e trabalhos relacionados com o projeto em desenvolvimento. Apresenta ainda uma análise do domínio do problema, o desenho arquitetural e detalhes sobre a implementação e testagem do protótipo desenvolvido. A solução final respondeu essencialmente a todas as necessidades que se tinham proposto resolver e possibilita o crescimento do GRS sem comprometer o trabalho já efetuado. Os utilizadores passaram a ser associados a clusters com base na sua personalidade e os respetivos agentes foram melhorados para utilizar ratings e rules que lhes diziam respeito de forma a priorizar e penalizar pontos de interesse turísticos nas recomendações obtidas. | pt_PT |
| dc.description.abstract | The prototype of the Recommendation System for Groups (GRS) in the tourism sector that is being developed by GECAD uses a Multi-Agent System in one of its microservices. However, the interaction and knowledge sharing between the agents of the system needs improvements to allow the presentation of increasingly coherent, accurate and personalized recommendations. The socio-demographic data, personality and tourist preferences of each tourist are modeled in an intelligent agent, with the goal of making each agent as similar as possible to the tourist it represents. With this, the agents should have the ability to learn from the knowledge and actions of the other agents, as well as to share interaction data and tourist profiles, in order to improve and make more accurate the recommendations sent by the GRS recommendation system, improving tourists' satisfaction and experience. This paper presents a value analysis and includes a study of the state of the art in relevant technology and of concepts and work related to the project under development. It also presents an analysis of the problem domain, the architectural design, and details about the implementation and testing of the developed prototype. The final solution essentially met all the needs that had been proposed to solve and allows for the growth of the GRS without compromising the work already done. Users are now associated to clusters based on their personality and the respective agents were improved to use ratings and rules related to them in order to prioritize and penalize tourist points of interest in the recommendations obtained. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203349318 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/23441 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | pt_PT |
| dc.subject | Sistemas de Recomendação para Grupos | pt_PT |
| dc.subject | Turismo | pt_PT |
| dc.subject | Pontos de Interesse | pt_PT |
| dc.subject | Personalidade | pt_PT |
| dc.subject | Recommendation Systems for Groups | pt_PT |
| dc.subject | Tourism | pt_PT |
| dc.subject | Points of Interest | pt_PT |
| dc.subject | Personality | pt_PT |
| dc.subject | Sistemas Multi-Agente | pt_PT |
| dc.subject | Microserviços Multi-Agente | pt_PT |
| dc.subject | ActressMAS | pt_PT |
| dc.subject | C# | pt_PT |
| dc.subject | .NET | pt_PT |
| dc.subject | Multi-Agent Systems | pt_PT |
| dc.subject | Multi-Agent Microservices | pt_PT |
| dc.title | Recomendação de Pontos de Interesse para Grupos - Uma Abordagem baseada em Sistemas Multi-Agente e no Feedback dos Turistas | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática - Engenharia de Software | pt_PT |