Recomendação personalizada de conteúdo para suporte à aprendizagem informal no contexto da saúde
| dc.contributor.advisor | Mendes Neto, Francisco Milton | |
| dc.contributor.advisormail | miltonmendes@ufersa.edu.br | |
| dc.contributor.author | Rego, Felipe Gabriel Queiroz | |
| dc.contributor.referee1 | Mendes Neto, Francisco Milton | |
| dc.contributor.referee2 | Monteiro, Bruno de Sousa | |
| dc.contributor.referee3 | Campos, Gustavo Augusto Lima de | |
| dc.coverage.spatial | Mossoró | |
| dc.date.accessioned | 2025-07-10T19:56:30Z | |
| dc.date.available | 2025-07-10T19:56:30Z | |
| dc.date.issued | 2025-06-06 | |
| dc.description.abstract | A gravidez é um período marcado por transformações profundas e por uma crescente demanda por informações de saúde confiáveis. No entanto, a abundância de conteúdos disponíveis dificulta o acesso a materiais relevantes e personalizados. Este trabalho propõe um sistema híbrido de recomendação personalizada, desenvolvido para atender às necessidades específicas das gestantes, combinando técnicas de filtragem colaborativa, análise de similaridade baseada em conteúdo e recomendações por moderadores. A arquitetura do sistema foi projetada de forma modular, integrando pesos ajustáveis para priorizar conteúdos conforme o perfil da usuária, com base em seus interesses e histórico de interações. Para avaliar a eficácia do sistema, foi conduzida uma simulação com usuárias fictícias e conteúdos categorizados. O experimento utilizou métricas de desempenho, análise por faixa etária e simulações com diferentes perfis e contextos. Os resultados demonstraram a capacidade do sistema em entregar recomendações relevantes, promovendo a personalização, o engajamento e o suporte à aprendizagem informal durante a gestação. A plataforma Higia Way, utilizada como estudo de caso, viabilizou a aplicação prática do modelo, evidenciando avanços na qualidade da informação acessada pelas gestantes e impacto positivo na sua autonomia e bem-estar. | |
| dc.description.abstract2 | Pregnancy is a period marked by profound transformations and an increasing demand for reliable health information. However, the abundance of available content makes it difficult to access relevant and personalized materials. This study proposes a hybrid personalized recommendation system designed to meet the specific needs of pregnant women by combining collaborative filtering, content-based similarity analysis, and moderator-driven recommendations. The system architecture was designed in a modular fashion, incorporating adjustable weights to prioritize content according to the user's profile, based on her interests and interaction history. To evaluate the system's effectiveness, a simulation was conducted using fictitious users and categorized content. The experiment employed performance metrics, age group analysis, and simulations with varying profiles and contexts. The results demonstrated the system's ability to deliver relevant recommendations, fostering personalization, user engagement, and support for informal learning during pregnancy. The Higia Way platform, used as a case study, enabled the practical application of the model, highlighting improvements in the quality of information accessed by pregnant women and a positive impact on their autonomy and well-being. | |
| dc.description.physical | 83 f. : il. | |
| dc.format.mimetype | ||
| dc.identifier.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/5725021666916341 | |
| dc.identifier.advisorOrcid | 0000-0003-3462-3364 | |
| dc.identifier.authorOrcid | 0009-0005-2030-9237 | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | REGO, Felipe Gabriel Queiroz. Recomendação personalizada de conteúdo para suporte à aprendizagem informal no contexto da saúde. 2025. 83 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró, 2025. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/13499 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.publisher.center | Centro de Ciências Exatas e Naturais - CCEN | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.initials | UFERSA | |
| dc.publisher.institution | Universidade Federal Rural do Semi-Árido | |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.holder | UFERSA | |
| dc.rights.license | Attribution-ShareAlike 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/ | |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | |
| dc.subject.keyword | Sistema de recomendação personalizada | |
| dc.subject.keyword | Aprendizagem informal | |
| dc.subject.keyword | Saúde gestantes | |
| dc.subject.keyword | Personalized recommendation system | |
| dc.subject.keyword | Informal learning | |
| dc.subject.keyword | Pregnant health | |
| dc.title | Recomendação personalizada de conteúdo para suporte à aprendizagem informal no contexto da saúde | |
| dc.title.alternative | Personalized content recommendation to support informal learning in the healthcare context | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |