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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: RECOMMENDATION SYSTEMS: AN USER EXPERIENCE ANALYSIS IN DIGITAL PRODUCTS Autor: CAROLINA LIMEIRA ALVES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
REJANE SPITZ - ADVISOR
Nº do Conteudo: 25573
Catalogação: 15/12/2015 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25573@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25573@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25573
Resumo:
Título: RECOMMENDATION SYSTEMS: AN USER EXPERIENCE ANALYSIS IN DIGITAL PRODUCTS Autor: CAROLINA LIMEIRA ALVES
Nº do Conteudo: 25573
Catalogação: 15/12/2015 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25573@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25573@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25573
Resumo:
Big Data is the term used to identify the set of technological solutions that
allows the fast processing of a big amount of diverse data that only became
possible with the technological advances that have occurred in recent decades.
One of the features that gained strength and improvements through these types of
technologies are the recommendation systems. The objective of these kind of
systems is to offer suggestions of content that might interest the users. This
content can be some news, a product, a personal contact, a movie, a song or any
other kind of information. This dissertation addresses the study of the perception
of the users relative to recommendation systems, especially for television content
(programs, series and movies). For this purpose, questionnaires, focus groups,
context analysis and case studies were used. Through these methods and
techniques it was possible to identify the different factors that influences how the
functionality is perceived and how the services are used. Further, it discusses the
consequences of the excessive use of personalized content, privacy, ethical and
social issues, psychological impacts and the responsibility of the digital products
designer. In conclusion, some recommendations are made regarding the
development of this type of system so that it achieves its purposes and provides a
more satisfying user experience.