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São duas as contribuições deste trabalho: (1) analisar a empregabilidade de algoritmos de recomendação para redes sociais. Tais algoritmos de recomendação podem receber como entrada não somente o grafo social destas redes como também características do conteúdo de itens a serem recomendados para usuários finais. Para tal, serão levantadas as principais características das redes sociais e as técnicas de recomendação automática que podem ser empregadas para essas tarefas. Especial atenção será dada à rede social online \emph{Flickr} para compartilhamento de fotos e ao emprego de métricas de semelhança visual entre imagens. A segunda contribuição (2) é a construção de uma \emph{framework} para a modelagem e análise de redes sociais, bem como o estudo do desempenho de algoritmos de recomendação nestes contextos. Estarão nela contidas as melhores práticas adotadas ao longo do estudo, como técnicas para coleta, análise e visualização de dados, classificação de redes sociais e tarefas de recomendação dentro destas, implementação dos algoritmos e arquiteturas de recomendadores. A relevância de tais contribuições advém da enorme quantidade de informação disponível online e a crescente complexidade dos inter-relacionamentos entre esses dados. Sistemas recomendadores nesse contexto podem oferecer grande ajuda para usuários finais. A study on recommender systems based on content and social networks This dissertation offers two major contributions: (1) to evaluate the suitability of recommender algorithms for social networks. Such recommender algorithms may receive as input not only the social graph of these networks but also content-based data from recommended items. For such, the relevant characteristics of social networks and the most important recommender techniques for these tasks will be surveyed. Special attention is given to the web-based system for social photo-sharing called \emph{Flickr} and to the employment of visual metrics for image similarity. The second contribution (2) is the construction of a framework for the modeling and analysis of social networks, as well as aiding the empirical study of recommender algorithms on these contexts. Also part of this framework are the best practices adopted throughout the work done on this dissertation, such as: techniques for the gathering, analysis and visualization of data; social networks classification; identification and modeling of recommending tasks within these contexts; implementation of algorithms and their architecture. The relevance of such contributions lies on the enormous amount of information available online and on the ever-growing complexity of the relationships between this data. In this context, recommender systems may provide a great aid for end-users.

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