Sistemas de recomendação usando o software R

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Filgueira, Leonardo
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/13953
Resumo: O trabalho apresenta algumas técnicas utilizadas na realização de sistemas de recomendação e realiza um estudo de caso, ao utilizar uma base de dados de avaliações de filmes por usuários. É aplicada sobre essa base uma técnica de filtragem colaborativa a fim obter recomendações de filmes aos usuários. Informações como gêneros dos filmes, avaliação dos usuários e número de filmes avaliados serão utilizadas de forma a agrupar os usuários em clusters, utilizando as técnicas de particionamento CLARA e K-means, de forma a aplicar a filtragem colaborativa para cada um dos clusters, em separado. Realiza-se uma comparação de acurácia dos modelos, fazendo a divisão em base de treino (para construir o modelo) e base de teste (para verificar a acurácia), além de uma verificação do tempo de execução, com o objetivo de verificar se, nas condições desse estudo, a clusterização torna a recomendação mais acurada
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