Tuning metadata for better movie content-based recommendation systems

The increasing number of television channels, on-demand services and online content, is expected to contribute to a better quality of experience for a costumer of such a service. However, the lack of efficient methods for finding the right content, adapted to personal interests, may lead to a progressive loss of clients. In such a scenario, recommendation systems are seen as a tool that can fill this gap and contribute to the loyalty of users. Multimedia content, namely films and television programmes are usually described using a set of metadata elements that include the title, a genre, the date of production, and the list of directors and actors. This paper provides a deep study on how the use of different metadata elements can contribute to increase the quality of the recommendations suggested. The analysis is conducted using Netflix and Movielens datasets and aspects such as the granularity of the descriptions, the accuracy metric used and the sparsity of the data are taken into account. Comparisons with collaborative approaches are also presented.

Criação de valor em fusões e aquisições horizontais

O aumento verificado nos últimos anos em fusões e aquisições (F&A) resulta da opção dos gestores para fazer face ao aumento da pressão competitiva e ou à necessidade de crescimento rápido. A literatura sobre os efeitos dos processos de F&A é diversificada e as conclusões são contraditórias. Neste trabalho pretendemos verificar se o processo de F&A se traduz na criação de valor para o acionista da empresa adquirente. Como métrica de avaliação utilizamos o método de análise dos fluxos de caixa atualizados ou o Discounted Cash-Flow (DCF). Para o efeito efetuamos um estudo de caso que vai incidir sobre uma empresa seguradora portuguesa – A Lusitania Companhia de Seguros, S.A. – que recentemente adquiriu, por fusão por incorporação, a Real Seguros, S.A. Efetuamos uma análise de natureza quantitativa através dos dados do relatório e contas e encontramos evidência de que o desempenho diminuiu após a transação.