Futuro dos Sistemas de Recomendação: Contexto e Mobilidade
Autor: Marcel Caraciolo | Publicado: 2011-09-20T00:59:00-03:00


Olá pessoal,



Hoje vim falar um pouco sobre sistemas de recomendação, especificamente tratando sobre o futuro dos sistemas de recomendação. &nbsp;Li 2 posts que me chamaram muita atenção:



O primeiro se trata de uma startup americana, a Immersive Labs que recebeu uma rodada de investimentos &nbsp;em uma solução que eles estão desenvolvendo digna de Minority Report (o filme). Para quem não se lembra do filme ou quem não assistiu, este foi consagrado pela mídia por apresentar novas formas de interação homem-computador por meio de reconhecimento de faces, gestos e manipulação via 3D. 




Clássica cena do Filme Minority Report&nbsp;




Pois estamos mais perto disso, esta empresa está construindo um sistema que utiliza de câmeras e tecnologia de reconhecimento de faces para detectar e extrair as características de uma pessoa como idade, sexo, distância e até o tempo gasto na frente de um anúncio e assim poder determinar qual melhor propaganda a ser exibida naquele local. Simplesmente, o sistema é capaz de recomendar a melhor propaganda de acordo com as características do público presente na frente do anúncio físico.



Dêem uma olhada no que o projeto é capaz no&nbsp;vídeo abaixo, ele utiliza algoritmos de aprendizagem de máquina para descobrir quem é o público que assistiu aquele anúncio e trazer relatórios completos sobre o perfil do público-alvo que assistiu a sua propaganda. &nbsp;



&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;Immersive Labs - Adaptive Advertising Demo from Immersive Labs on Vimeo.




O segundo post comenta sobre o lançamento de um assistente virtual móvel chamado Alfred. desenvolvida pela empresa CleverSense, que recomenda locais de acordo com as informações providas pelo usuário via contexto (local, hora e intenções) e com os dados extraídos por meio de redes sociais como Twitter, Facebook, etc. Este projeto segue uma linha de sistemas de recomendação móveis por contexto, o qual inclusive já comentei sobre o Siri (recomendação de lugares) em um outro post.







Alfred: O seu assistente móvel para recomendação dos seus lugares favoritos



O mais legal é que o sistema permite que você ensine a ele com o tempo, de acordo com as sugestões que ele vai te oferecendo. Assim como também pode te entregar informações detalhadas sobre o local, como promoções, reviews, fotos e até recomendações por similaridade (quem gostou desse também gostou de...). &nbsp;É um assistente que está à sua disposição 24 horas para te ajudar a descobrir um local para comer a qualquer momento. Ele foi desenvolvido para o Iphone e já se encontra disponível no Apple Store. &nbsp;Abaixo um vídeo de demonstração:










Está claro a tendência por uma nova geração de sistemas de recomendação. Cada vez mais o contexto está sendo levado em conta para personalização na entrega de conteúdo. &nbsp;Sistemas de realidade aumentada para descoberta de perfis de usuário a sistemas móveis que utilizam as informações ao redor do usuário para entrega de um melhor produto ou serviço naquele momento. &nbsp;Estamos falando dos sistemas de recomendação ampliados e aumentados (RAA), uma gama de serviços em que a recomendação cada vez extrai informações do usuário de forma serendipitia. &nbsp;Para quem não conhece o serendipismo é um termo cada vez mais presente nas tecnologias mais recentes no mercado. Este termo se refere à descobertas afortunadas inusitadas por acaso. &nbsp;Você interage com o facebook e com o twitter, e o assistente descobre que você está interessado em comer churrasco hoje, ele analisa e te recomenda um restaurante mais próximo a você com desconto a 2. &nbsp;Ou imagine você na frente de um anúncio de cinema, e ele por trás te analisa e já descobre seu perfil, idade , gênero e já inclusive pode no futuro te recomendar um filme ou até te dar desconto no ingresso.



São muitas possibilidades, sejam bem vindos à nova geração dos recomendadores ubíquos, os ampliados e aumentados.



Atenciosamente,



Marcel Caraciolo