Explorando relações entre usuários em um sistema de recomendação híbrido baseado em filmes
Autor(a) principal: | |
---|---|
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/27620 |
Resumo: | 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. |
id |
UFBA-2_fcec71b350ba325e5c7d883b597dae77 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufba.br:ri/27620 |
network_acronym_str |
UFBA-2 |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFBA |
repository_id_str |
1932 |
spelling |
Santana, Lassion Laique Bomfim de SouzaDurão, Frederico AraújoAlmeida, João Paulo Dias dePetrucci, Vinicius Tavares2018-10-04T14:31:20Z2018-10-04T14:31:20Z2018-10-042018-07-30http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/27620Sistemas 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.Submitted by Lassion Santana (laiquesantana@hotmail.com) on 2018-08-30T12:21:41Z No. of bitstreams: 1 Tcc (1).pdf: 3196975 bytes, checksum: 1e3f939b5d54c0fa77eaa0d870777c0a (MD5)Approved for entry into archive by Jessica Alves (alves.jessica@ufba.br) on 2018-10-04T14:31:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tcc (1).pdf: 3196975 bytes, checksum: 1e3f939b5d54c0fa77eaa0d870777c0a (MD5)Made available in DSpace on 2018-10-04T14:31:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tcc (1).pdf: 3196975 bytes, checksum: 1e3f939b5d54c0fa77eaa0d870777c0a (MD5)Ciência da ComputaçãoFiltragem híbridaSistemas de recomendaçãoExplorando relações entre usuários em um sistema de recomendação híbrido baseado em filmesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisDepartamento de Ciência da ComputaçãoUFBABrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFBAinstname:Universidade Federal da Bahia (UFBA)instacron:UFBAORIGINALTcc (1).pdfTcc (1).pdfapplication/pdf3196975https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/27620/1/Tcc%20%281%29.pdf1e3f939b5d54c0fa77eaa0d870777c0aMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1345https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/27620/2/license.txtff6eaa8b858ea317fded99f125f5fcd0MD52TEXTTcc (1).pdf.txtTcc (1).pdf.txtExtracted texttext/plain111231https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/27620/3/Tcc%20%281%29.pdf.txt91ee1c45d2894519c729eec0121615baMD53ri/276202022-02-23 17:51:57.156oai:repositorio.ufba.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://192.188.11.11:8080/oai/requestopendoar:19322022-02-23T20:51:57Repositório Institucional da UFBA - Universidade Federal da Bahia (UFBA)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Explorando relações entre usuários em um sistema de recomendação híbrido baseado em filmes |
title |
Explorando relações entre usuários em um sistema de recomendação híbrido baseado em filmes |
spellingShingle |
Explorando relações entre usuários em um sistema de recomendação híbrido baseado em filmes Santana, Lassion Laique Bomfim de Souza Ciência da Computação Filtragem híbrida Sistemas de recomendação |
title_short |
Explorando relações entre usuários em um sistema de recomendação híbrido baseado em filmes |
title_full |
Explorando relações entre usuários em um sistema de recomendação híbrido baseado em filmes |
title_fullStr |
Explorando relações entre usuários em um sistema de recomendação híbrido baseado em filmes |
title_full_unstemmed |
Explorando relações entre usuários em um sistema de recomendação híbrido baseado em filmes |
title_sort |
Explorando relações entre usuários em um sistema de recomendação híbrido baseado em filmes |
author |
Santana, Lassion Laique Bomfim de Souza |
author_facet |
Santana, Lassion Laique Bomfim de Souza |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Santana, Lassion Laique Bomfim de Souza |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Durão, Frederico Araújo |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Almeida, João Paulo Dias de Petrucci, Vinicius Tavares |
contributor_str_mv |
Durão, Frederico Araújo Almeida, João Paulo Dias de Petrucci, Vinicius Tavares |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
Ciência da Computação |
topic |
Ciência da Computação Filtragem híbrida Sistemas de recomendação |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Filtragem híbrida Sistemas de recomendação |
description |
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. |
publishDate |
2018 |
dc.date.submitted.none.fl_str_mv |
2018-07-30 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2018-10-04T14:31:20Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2018-10-04T14:31:20Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2018-10-04 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/27620 |
url |
http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/27620 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Departamento de Ciência da Computação |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFBA |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
publisher.none.fl_str_mv |
Departamento de Ciência da Computação |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFBA instname:Universidade Federal da Bahia (UFBA) instacron:UFBA |
instname_str |
Universidade Federal da Bahia (UFBA) |
instacron_str |
UFBA |
institution |
UFBA |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFBA |
collection |
Repositório Institucional da UFBA |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/27620/1/Tcc%20%281%29.pdf https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/27620/2/license.txt https://repositorio.ufba.br/bitstream/ri/27620/3/Tcc%20%281%29.pdf.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
1e3f939b5d54c0fa77eaa0d870777c0a ff6eaa8b858ea317fded99f125f5fcd0 91ee1c45d2894519c729eec0121615ba |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFBA - Universidade Federal da Bahia (UFBA) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1801502653490921472 |