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https://repositorio.ufba.br/handle/ri/27620
metadata.dc.type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Title: | Explorando relações entre usuários em um sistema de recomendação híbrido baseado em filmes |
Authors: | Santana, Lassion Laique Bomfim de Souza |
metadata.dc.creator: | Santana, Lassion Laique Bomfim de Souza |
Abstract: | Sistemas de Recomendação tornaram-se populares e amplamente aplicados em todo o mundo nas mais diversas linhas de atuação na indústria e na academia. Sites e serviços vem implementando esses conceitos para auxiliar usuários a filtrar informações que de fato são relevantes, tornando assim sua experiência mais personalizada. Há diversas formas de se construir um Sistema de Recomendação, como a filtragem baseada em conteúdo e filtragem colaborativa. Sistemas de Recomendação híbrido se propuseram a combinar os benefícios de ambas as abordagens, prometendo ser uma solução mais robusta para atender às necessidades e desafios desta área. Esse trabalho tem como objetivo analisar as descrições dos filmes como modelo de usuário, com o objetivo de melhorar as predições do algoritmo, e o algoritmo proposto é avaliado usando a métrica Root Mean Square Error e teste estatísticos. Os resultados indicam que a abordagem híbrida proposta apresenta uma melhora em comparação com o algoritmo clássico KNN baseado em filtragem colaborativa. |
Keywords: | Filtragem híbrida Sistemas de recomendação |
metadata.dc.subject.cnpq: | Ciência da Computação |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
metadata.dc.publisher.initials: | UFBA |
metadata.dc.rights: | Acesso Aberto |
URI: | http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/27620 |
Issue Date: | 4-Oct-2018 |
Appears in Collections: | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Ciência da Computação (IC) |
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