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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorDurão, Frederico-
dc.contributor.authorSouza, Alesson-
dc.creatorSouza, Alesson-
dc.date.accessioned2018-10-04T14:59:32Z-
dc.date.available2018-10-04T14:59:32Z-
dc.date.issued2018-10-04-
dc.date.submitted2018-08-01-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/27622-
dc.description.abstractO crescimento constante do uso da Internet aumenta a quantidade de informações que trafegam na Web. Em meio a essa quantidade de dados, nem sempre é fácil encontrar conteúdo relevante, o que torna necessário um mecanismo de filtragem para os serviços disponíveis. Os Sistemas de Recomendação são uma das soluções para esse problema. Estes sistemas utilizam os dados dos usuários e itens para personalizar o conteúdo que será disponibilizado para um determinado usuário de acordo com sua preferência. Com isso, este trabalho visa minimizar alguns problemas encontrados em algoritmos que utilizam técnicas de Filtragem Colaborativa, propondo a extensão deles para uma abordagem híbrida. Nesta abordagem proposta, utilizamos resultados da predição de alguns algoritmos colaborativos junto com o resultado de nossa proposta, que utiliza a similaridade entre as descrições dos filmes preferidos dos usuários e gera uma nova predição.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectSistemas de Recomendaçãopt_BR
dc.subjectFiltragem Colaborativapt_BR
dc.subjectFiltragem Híbridapt_BR
dc.subjectFilmespt_BR
dc.titleUma abordagem híbrida para sistemas de recomendação baseados em filtragem colaborativapt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.refereesPeixoto, Maycon-
dc.contributor.refereesMota, Gabriela-
dc.publisher.departamentDepartamento de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFBApt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqMetodologia e Técnicas da Computaçãopt_BR
Aparece nas coleções:Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Ciência da Computação (IC)



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