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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Lampa, Igor Luiz | - |
Autor(es): dc.creator | Gomes, Vitoria Zanon | - |
Autor(es): dc.creator | Zafalon, Geraldo Francisco Donegá | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T17:48:39Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T17:48:39Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-12-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.5220/0012622700003690 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/298505 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/298505 | - |
Descrição: dc.description | The massive use of the digital platforms has provided an exponential increase at the amount of data consumed and daily generated. Thus, there is a data overload which directly affects the consume experience of digital products, whether at find a news, consume an e-commerce product or to choose a movie in a streaming platform. In this context, emerge the recommendation systems, which have the finality of provide an efficient way to comprehend the user predilections and to recommend direct items. Thus, this work brings the classical concepts and techniques already used, as well as analyzes their use along with deep learning, which through evaluated results has a grater capability to obtain implicit relationships between users and items, providing recommendations with better quality and accuracy. Furthermore, considering the review of the literature and analysis provided, an architectural model for recommendation system based on deep learning is proposed, which is defined as a hybrid system. | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | Department of Computer Science and Statistics Universidade Estadual Paulista (UNESP), Rua Cristóvão Colombo, 2265, Jardim Nazareth, SP | - |
Descrição: dc.description | Department of Computer Science and Statistics Universidade Estadual Paulista (UNESP), Rua Cristóvão Colombo, 2265, Jardim Nazareth, SP | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2020/08615-8 | - |
Descrição: dc.description | CAPES: 88887.686064/2022-00 | - |
Formato: dc.format | 682-689 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | International Conference on Enterprise Information Systems, ICEIS - Proceedings | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Collaborative Filtering | - |
Palavras-chave: dc.subject | Content-Based | - |
Palavras-chave: dc.subject | Deep Learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Hybrid Approach | - |
Palavras-chave: dc.subject | Recommendation Systems | - |
Título: dc.title | Recommendation Systems: A Deep Learning Oriented Perspective | - |
Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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