Uma abordagem híbrida para sistemas de recomendação baseados em filtragem colaborativa

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Alesson
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
Texto Completo: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/27622
Resumo: O 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.
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