Recommender TV : suporte ao desenvolvimento de aplicações de recomendação para o Sistema Brasileiro de TV Digital

A televisão digital possibilitará a transmissão de novos serviços (no sistema analógico, canais), com um crescimento significativo na quantidade de informação disponibilizada aos usuários em comparação ao sistema analógico tradicional. Em face desse crescimento de aplicações possíveis, sistemas de recomendação destacam-se como ferramentas úteis para auxiliar os telespectadores a lidar com essa sobrecarga de informação, permitindo identificar suas necessidades e preferências. Para isso, esse trabalho apresenta uma solução para suporte ao desenvolvimento de sistemas de recomendação, através da inclusão de um novo módulo na implementação de referência do middleware Ginga, intitulado Recommender TV. Com isso, implementou-se uma camada de abstração que permite aos desenvolvedores de aplicativos para televisão digital interativa, especificamente para os desenvolvedores de sistemas de recomendação, preocuparem-se com a interface e navegabilidade de seus sistemas, deixando questões de baixo nível para o módulo Recommender TV gerenciar. O novo módulo apresentado nessa dissertação permite a implementação de diferentes sistemas de recomendação, de forma rápida e eficiente. Assim, a partir da análise de resultados de um sistema de recomendação é possível obter medidas relevantes sobre a aplicação da personalização em ambientes de televisão digital interativa.Digital television will allow the transmission of new services, with a significant increase in the amount of information available to users compared to traditional analog system. Given that growth of possible applications, recommendation systems have emerged as useful tools to help viewers cope with this overload of information, allowing identify their needs and preferences. For this reason, this work presents a solution to support the development of recommender systems, by adding a new module in the middleware Ginga entitled Recommender TV. Thus, it was implemented an abstraction layer that allows developers of applications for interactive digital television, specifically for developers of recommender systems, be concerned with the interface and navigability of their systems, leaving questions of low-level module Recommender TV manage. Issues regarding the low level processing the new module presented in this work allows the implementation of different recommender systems, quickly and efficiently. The use of the results provided by such systems will assist us to better understand the implementation of interactive digital television