Sistema de recomendação de restaurantes, baseado em três tipos diferentes de filtragem de dados, nos bairros do Recife-PE

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silveira Filho, Daniel Guilherme da
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE)
Texto Completo: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/4198
Resumo: Tendo em vista que a cidade de Recife está na terceira colocação de polos gastronômicos do Brasil, e que atualmente a quantidade de informações, presentes na internet, beira o infinito, os turistas, e até população local, procuram àqueles restaurantes mais conhecidos e divulgados. Uma consequência disso é que pequenos estabelecimentos, que não possuem uma forte divulgação de sua marca, acabam por falir nos primeiros cinco anos de existência. Por isso, realizou-se uma pesquisa sobre sistemas de recomendação, a fim de analisar o desenvolvimento de um sistema de recomendação de restaurantes, baseado em três tipos diferentes de técnicas de filtragem de dados, nos bairros da cidade do Recife. Para tanto, é necessário explicar os fundamentos das técnicas de filtragem que serão utilizadas no desenvolvimento do sistema, além de identificar como definir, coletar, tratar e analisar os dados necessários à construção do sistema, analisar o desenvolvimento de um sistema de recomendação baseado no conteúdo, analisar o desenvolvimento de um sistema de recomendação, baseado no usuário, analisar o desenvolvimento de um sistema de recomendação híbrido e por fim identificar qual técnica de recomendação retorna melhores resultados. Realiza-se então, um estudo sobre a base de dados, seleção, coleta e tratamento dos dados necessários para a construção do sistema, além de modelar uma amostra de pessoas e restaurantes a serem recomendados, também foi feito um estudo sobre sistemas de recomendação, definição, surgimento e principais técnicas de filtragem, utilizadas em trabalhos semelhantes, com isso se fez necessário definir quais os atributos e parâmetros a serem coletados, além de uma modelagem do formulário de captura de dados e desenvolvimento das três técnicas de filtragem colaborativa selecionadas, e por fim, realiza-se testes do sistema para comprovar seu funcionamento e análise de dados coletados. Diante disso, verifica-se que apesar da técnica de filtragem baseada em conteúdo se destacar nos resultados, a diferença entre esse tipo de filtragem e as filtragens colaborativas não foi expressiva, o que impõe a constatação de que o sistema de recomendação, baseado por bairros, traz facilidade e praticidade aos usuários, além de divulgar a marca de restaurantes de bairro e capilarizar o turismo na cidade de Recife, porém necessita de mais interações e informações dos usuários cadastrados, para tornar-se mais preciso em suas recomendações.
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Para tanto, é necessário explicar os fundamentos das técnicas de filtragem que serão utilizadas no desenvolvimento do sistema, além de identificar como definir, coletar, tratar e analisar os dados necessários à construção do sistema, analisar o desenvolvimento de um sistema de recomendação baseado no conteúdo, analisar o desenvolvimento de um sistema de recomendação, baseado no usuário, analisar o desenvolvimento de um sistema de recomendação híbrido e por fim identificar qual técnica de recomendação retorna melhores resultados. Realiza-se então, um estudo sobre a base de dados, seleção, coleta e tratamento dos dados necessários para a construção do sistema, além de modelar uma amostra de pessoas e restaurantes a serem recomendados, também foi feito um estudo sobre sistemas de recomendação, definição, surgimento e principais técnicas de filtragem, utilizadas em trabalhos semelhantes, com isso se fez necessário definir quais os atributos e parâmetros a serem coletados, além de uma modelagem do formulário de captura de dados e desenvolvimento das três técnicas de filtragem colaborativa selecionadas, e por fim, realiza-se testes do sistema para comprovar seu funcionamento e análise de dados coletados. Diante disso, verifica-se que apesar da técnica de filtragem baseada em conteúdo se destacar nos resultados, a diferença entre esse tipo de filtragem e as filtragens colaborativas não foi expressiva, o que impõe a constatação de que o sistema de recomendação, baseado por bairros, traz facilidade e praticidade aos usuários, além de divulgar a marca de restaurantes de bairro e capilarizar o turismo na cidade de Recife, porém necessita de mais interações e informações dos usuários cadastrados, para tornar-se mais preciso em suas recomendações.Considering that the city of Recife is in third place for gastronomic centers in Brazil, and that currently the amount of information present on the internet is bordering on infinity, tourists and even the local population go to the most popular restaurants. A consequence of this is that small accessories, which do not have a strong publicity for their brand, end up going out of business in the first five years of existence. Therefore, a research was carried out on recommendation systems, an analysis purpose for the development of a restaurant recommendation system, based on three different types of data filtering techniques, in the neighborhoods of the city of Recife. Therefore, it is necessary to explain the fundamentals of the filtering techniques that will be used in the development of the system, in addition to identifying how to define, collect, treat and analyze the data provided for the construction of the system, analyze the development of a recommendation-based system in the content, analyze the development of a recommendation system, based on the user, analyze the development of a hybrid recommendation system and finally identify which recommendation technique best results. A study is then carried out on the database, selection, collection and processing of data provided for the construction of the system, in addition to modeling a sample of people and results to be recommended, a study was also carried out on recommendation systems, definition, emergence and main filtering techniques, used in similar works, thus it was necessary to define which attributes and parameters to be collected, in addition to a modeling of the data capture form and development of the three selected collaborative filtering techniques, and finally, system tests are carried out to prove its functioning and analysis of collected data. Therefore, it appears that although the content-based filtering technique stands out in the results, the difference between this type of filtering and collaborative filtering was not significant, which imposes the observation that the recommendation system, based on neighborhoods , brings ease and convenience to users, in addition to promoting the brand of neighborhood restaurants and expanding tourism in the city of Recife, but it requires more interaction and information from registered users, to become more precise in their recommendations.BrasilCysneiros Filho, Gilberto Amado de Azevedohttp://lattes.cnpq.br/0534822491953359Silveira Filho, Daniel Guilherme da2023-03-23T19:01:52Z2023-03-23T19:01:52Z2021-12-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis43 f.application/pdfSILVEIRA FILHO, Wenderson de Souza. Sistema de recomendação de restaurantes, baseado em três tipos diferentes de filtragem de dados, nos bairros do Recife-PE. 2021. 43 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2021.https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/4198porAtribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.pt_BRopenAccessinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE)instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)instacron:UFRPE2023-03-23T19:02:11Zoai:dspace:123456789/4198Repositório InstitucionalPUBhttps://repository.ufrpe.br/oai/requestrepositorio.sib@ufrpe.bropendoar:https://v2.sherpa.ac.uk/id/repository/106122023-03-23T19:02:11Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE) - Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)false
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