2 resultados para Talk preference

em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna


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Classic group recommender systems focus on providing suggestions for a fixed group of people. Our work tries to give an inside look at design- ing a new recommender system that is capable of making suggestions for a sequence of activities, dividing people in subgroups, in order to boost over- all group satisfaction. However, this idea increases problem complexity in more dimensions and creates great challenge to the algorithm’s performance. To understand the e↵ectiveness, due to the enhanced complexity and pre- cise problem solving, we implemented an experimental system from data collected from a variety of web services concerning the city of Paris. The sys- tem recommends activities to a group of users from two di↵erent approaches: Local Search and Constraint Programming. The general results show that the number of subgroups can significantly influence the Constraint Program- ming Approaches’s computational time and e�cacy. Generally, Local Search can find results much quicker than Constraint Programming. Over a lengthy period of time, Local Search performs better than Constraint Programming, with similar final results.

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Obiettivo di questo progetto è stato la traduzione dello humour nei prodotti audiovisivi, attraverso il sottotitolaggio in italiano di una puntata del talk-show russo “Večernij Urgant”. Il primo capitolo è dedicato alla descrizione dei generi televisivi, in particolare del macrogenere dell’intrattenimento, alle teorie sulla traduzione dello humour nei testi audiovisivi e alle tecniche di analisi e classifica degli elementi umoristici. Nel secondo capitolo viene presentato il format e la struttura del talk-show, la puntata scelta, la numero 403 trasmessa il 12.12.2014, e la proposta di sottotitolaggio. Il terzo e ultimo capitolo riguarda l’analisi e il commento della proposta di sottotitolaggio, le principali difficoltà di traduzione dello humour e le strategie utilizzate per risolverle.