Mecanismo de recomendação personalizada de rotas utilizando algoritmos genéticos no contexto do turismo 4.0
| dc.contributor.advisor | Mendes Neto, Francisco Milton | |
| dc.contributor.author | Gondim, Ruan dos Santos | |
| dc.contributor.coadvisor | Monteiro, Bruno de Sousa | |
| dc.contributor.referee1 | Gomes, Alex Sandro | |
| dc.contributor.referee2 | Fontes, Fábio Francisco da Costa | |
| dc.coverage.spatial | Mossoró | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2023-03-08T13:10:30Z | |
| dc.date.available | 2023-03-08T13:10:30Z | |
| dc.date.issued | 2022-08-11 | |
| dc.description.abstract | A indústria do turismo vem sendo muito impactada pela pandemia da Covid-19, no Brasil e no mundo. Este setor necessita continuar seu desenvolvimento, mas agora de um modo diferente. A utilização de conceitos como Turismo 4.0 e Smart Tourism parecem ser o caminho para continuar o desenvolvimento deste setor neste “novo normal” que tantos predizem. O turismo é um setor muito comum em todo o mundo. Pessoas viajam para todos os lugares, mas o planejamento dessas viagens é algo que pode ser cansativo e confuso, pois é difícil saber qual o melhor lugar para visitar quando não se conhece nada, então sempre é bom receber sugestões de lugares. O uso em massa dos dispositivos móveis e o advento das ferramentas de inteligência artificial contribuíram para o surgimento dos sistemas de recomendação inteligente no contexto do turismo 4.0, que visa realizar recomendação e facilitar a tomada de decisão das pessoas durantes suas viagens turísticas. No entanto, disponibilizar recomendações corretas não é uma tarefa simples, devido à grande diversidade de pontos e perfis existentes. A solução para este problema é fornecer informação e conhecimento sobre determinados espaços turísticos, através da recomendação personalizada de pontos aos usuários, indicando locais relevantes relacionados a seus interesses. Desta forma, entendendo o perfil individual de cada usuário e aplicando mecanismos de recomendação de pontos com o uso de algoritmo genético, será possível reconhecer a afinidade entre usuário e determinados espaços turísticos, assim, realizando recomendações precisas de rotas turísticas. Neste sentido, esta dissertação tem como proposta a construção de um sistema de recomendação inteligente no contexto de turismo 4.0, cujo objetivo é auxiliar Plataformas de receptivo turístico inteligente para prover informações sobre lugares, rotas otimizadas, conteúdos, produtos e serviços de forma contextualizada. de modo a proporcionar uma experiência turística personalizada, suave e prazerosa. Para construção desta plataforma, foi necessário realizar a análise das contingências e improvisações na prática turística com técnicas de Digital Ethnography, e foi possível sintetizar os perfis de turistas nessa região, por meio da criação de personas e suas necessidades essenciais por serviços digitais. Como resultado, foi construído um sistema de recomendação que auxilia as plataformas de receptivo turístico e consegue realizar recomendações com base nos interesses dos usuários, e por fim, contribuir cientificamente para a área da Computação como uma pesquisa e solução na área de conhecimento do Turismo Inteligente | pt_BR |
| dc.description.abstract2 | The tourism industry has been greatly impacted by the Covid-19 pandemic, in Brazil and in the world. This sector needs to continue its development, but now in a different way. The use of concepts such as Tourism 4.0 and Smart Tourism seem to be the way to continue the development of this sector in this “new normal” that so many predict. Tourism is a very common sector all over the world. People travel everywhere, but planning these trips can be tiring and confusing, as it’s hard to know the best place to visit when you don’t know anything, so it’s always good to get suggestions for places. The mass use of mobile devices and the advent of artificial intelligence tools contributed to the emergence of intelligent recommendation systems in the context of tourism 4.0, which aims to carry out recommendations and facilitate people’s decision-making during their tourist trips. However, providing correct recommendations is not a simple task, due to the great diversity of existing points and profiles. The solution to this problem is to provide information and knowledge about certain tourist spaces, through the personalized recommendation of points to users, indicating relevant places related to their interests. In this way, understanding the individual profile of each user and applying point recommendation mechanisms with the use of a genetic algorithm, it will be possible to recognize the affinity between user and certain tourist spaces, thus making accurate recommendations of tourist routes. In this sense, this dissertation proposes the construction of an intelligent recommendation system in the context of tourism 4.0, whose objective is to help intelligent tourist receptive platforms to provide information about places, optimized routes, content, products and services in a contextualized way. in order to provide a personalized, smooth and pleasant tourist experience. To build this platform, it was necessary to carry out an analysis of contingencies and improvisations in tourist practice with Digital Ethnography techniques, and it was possible to synthesize the profiles of tourists in this region, through the creation of personas and their essential needs for services digital. As a result, a recommendation system was built that helps inbound tourism platforms and manages to make recommen- dations based on the interests of users, and finally, contribute scientifically to the area of Computing as a research and solution in the area of knowledge of Smart Tourism | pt_BR |
| dc.description.physical | 84 p. | pt_BR |
| dc.format.mimetype | pt_BR | |
| dc.identifier.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/5725021666916341 | pt_BR |
| dc.identifier.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/2870488289973072 | pt_BR |
| dc.identifier.bibliographicCitation | GONDIM, Ruan dos Santos. Mecanismo de recomendação personalizada de rotas utilizando algoritmos genéticos no contexto do turismo 4.0. 2022. 84 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró, 2022. | pt_BR |
| dc.identifier.coadvisorLattes | http://lattes.cnpq.br/7054573122944045 | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/8845 | |
| dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Centro de Ciências Exatas e Naturais - CCEN | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFERSA | pt_BR |
| dc.publisher.institution | Universidade Federal Rural do Semi-Árido | pt_BR |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação | pt_BR |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | pt_BR |
| dc.rights.holder | UFERSA | pt_BR |
| dc.rights.license | CC-BY-SA | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Turismo Inteligente | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Inteligência Artificial | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Recomendação | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Pontos Turísticos | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Intelligent Tourism | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Artificial Intelligence | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Recommendation | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Sights | pt_BR |
| dc.title | Mecanismo de recomendação personalizada de rotas utilizando algoritmos genéticos no contexto do turismo 4.0 | pt_BR |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | pt_BR |
