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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Barbosa, Lucas Nunes | - |
| Autor(es): dc.creator | Gemmell, Jonathan F. | - |
| Autor(es): dc.creator | Horvath, Miller | - |
| Autor(es): dc.creator | Heimfarth, Tales | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:25:58Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:25:58Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2021-07-09 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2021-07-09 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/46705 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.1504/IJGUC.2020.110046 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1140685 | - |
| Descrição: dc.description | Mobile devices are common throughout the world, even in countries with limited internet access and even when natural disasters disrupt access to a centralised infrastructure. This access allows for the exchange of information at an incredible pace and across vast distances. However, this wealth of information can frustrate users as they become inundated with irrelevant or unwanted data. Recommender systems help to alleviate this burden. In this work, we propose a recommender system where users share information via an opportunistic network. Each device is responsible for gathering information from nearby users and computing its own recommendations. An exhaustive empirical evaluation was conducted on two different data sets. Scenarios with different node densities, velocities and data exchange parameters were simulated. Our results show that in a relatively short time when a sufficient number of users are present, an opportunistic distributed recommender system achieves results comparable to that of a centralised architecture. | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Publicador: dc.publisher | Inderscience Publishers | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | International Journal of Grid and Utility Computing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Opportunistic networks | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Recommender systems | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mobile ad hoc networks | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Decentralised recommender systems | - |
| Palavras-chave: dc.subject | User-based collaborative filtering | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Device-to-device communications | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Redes oportunistas | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de recomendação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Redes ad hoc móveis | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Filtragem colaborativa baseada no usuário | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Comunicações dispositivo a dispositivo | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
| Título: dc.title | Assessing distributed collaborative recommendations in different opportunistic network scenarios | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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