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A recommender system is an information filtering technology that can be used to recommend items that may be of interest to users. Additionally, there are the contextaware recommender systems that consider contextual information to generate the recommendations. Reviews can provide relevant information that can be used by recommender systems, including contextual and opinion information. In a previous work, we proposed a context-aware recommendation method based on text mining (CARM-TM). The method includes two techniques to extract context from reviews: CIET.5 embed , a technique based on word embeddings; and RulesContext, a technique based on association rules. In this work, we have extended our previous method by including CEOM, a new technique which extracts context by using aspect-based opinions. We call our extension of CARM-TOM (context-aware recommendation method based on text and opinion mining). To generate recommendations, our method makes use of the CAMF algorithm, a context-aware recommender based on matrix factorization. To evaluate CARM-TOM, we ran an extensive set of experiments in a dataset about restaurants, comparing CARM-TOM against the MF algorithm, an uncontextual recommender system based on matrix factorization; and against a context extraction method proposed in literature. The empirical results strongly indicate that our method is able to improve a context-aware recommender system.

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Primeiramente, gostaria de agradecer aos meus pais, Sandra e Renato, por todo o amor, carinho, apoio e suporte prestados a mim, do momento em que eu nasci até este momento. Obrigado por entenderem todas as vezes que não estive disponível ou que não pude lhes a atenção que mereciam. Sei que vocês abdicaram muito para que eu pudesse me dedicar aos estudos, e agradeço por terem aberto todas as portas nesse sentido. Se hoje eu estou aqui, devo tudo a vocês.Agradeço também à minha irmã, Carol, pelo apoio e companheirismo que sempre tivemos. Sempre fomos muito próximos um do outro, e acredito que isso contribuiu muito para que eu me tornasse quem eu sou hoje. Por mais que os compromissos e as correrias do dia-a-dia nos tenham afastado um pouco, conte comigo para o que for preciso. Sua enorme dedicação aos seus objetivos, serviram como inspiração para mim.Estendo meus agradecimentos a todos os outros familiares que estiverem presentes durante o meu crescimento e formação. Em especial, gostaria de agradecer à minha tia Madalena, que com seu jeito único de ser, sempre me fez sentir muito amado. Os cafés da tarde e tantas conversas serviram como um refugio às preocupações da pós-graduação. Além disso, gostaria de agradecer ao meu tio Márcio e a sua esposa, Érika, que também sempre estiveram comigo, desde a minha infância até os dias de hoje. Resumo