PubbliTesi è un archivio bibliografico e di diffusione delle Migliori Tesi di Laurea Specialistica e di Dottorato di Ricerca, presentate negli Atenei italiani, e delle Prove pratiche d’Esame di Laurea Specialistica svolte nella Scuole di Alta Formazione Musicale italiane, realizzato dal CNR e dall’Inforav, in collaborazione con le Università e con il patrocinio del MIUR (www.pubblitesi.it).

PubbliTesi - La Tesi
PAPERE: un framework Web 2.0 per sistemi partecipativi di raccomandazione
Scheda Sintetica

Autore: Omar Cortassa
Relatore: Luca Console
Università: Università degli Studi di Torino
Facoltà: Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
Corso: Laurea Spec. in Sistemi per il Trattamento dell’Informazione
Data di Discussione: 18/12/2007
Voto: 110 cum laude
Disciplina: Sistemi Intelligenti
Tipo di Tesi: Sperimentale
Lingua: Italiano
Grande Area: Area Scientifica
Dignità di Stampa: Si
In Collaborazione con: CSP Scarl, Comune di Torino
Settori Interessati: Servizi ICT, Marketing, Turismo, Cultura, Economia, Comunicazione

Descrizione:
Il lavoro si è svolto all’interno del programma di ricerca iCITY, frutto dell’attività congiunta tra Comune di Torino, Dipartimento di Informatica dell’Università di Torino e CSP
- Innovazione nelle ICT. Il progetto ha definito un modello applicativo finalizzato a supportare gli utenti nella navigazione e nella ricerca di informazioni personalizzate, attraverso l’integrazione di alcuni degli strumenti offerti dall’attuale fase di evoluzione partecipativa e collaborativa del Web. Il progetto affronta inoltre metodologie di intelligenza artificiale, Web semantico, multicanalità e content delivery.

Grado di Innovazione:
La tesi e le pubblicazioni legate alla realizzazione del framework, riportano una serie di idee innovative rispetto allo stato dell’arte di questo tipo di sistemi. La combinazione delle tecniche di user modeling, dei sistemi adattivi e del Web 2.0 rappresenta un’evoluzione interessante e apre una serie di scenari applicativi decisamente ampia.

Per ulteriori informazioni su questa e sulle altre Tesi Accededere all’Area Riservata o Registrarsi. Web 2.0, recommender systems, user modeling, user-generated content, peer production, social networking, partecipative adaptive framework