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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Kubrusly, Jessica Quintanilha | - |
Autor(es): dc.contributor | Jacobson, Ludmilla da Silva Viana | - |
Autor(es): dc.contributor | Santos, Wilson Calmon Almeida dos | - |
Autor(es): dc.creator | Costa, Willian Alecsander Farias | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:54:12Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:54:12Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-07-15 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-07-15 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2016 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/14351 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/759778 | - |
Descrição: dc.description | Com o crescimento da Internet, uma grande quantidade de pessoas buscam rapidez e eficiência na pesquisa, na compra e na aquisição de produtos e serviços que são disponibilizados na Web. Para aumentar a capacidade de indicação de itens para usuários, surgem os Sistemas de Recomendação. Uma das técnicas mais conhecidas para se recomendar itens é a Filtragem Colaborativa, que será usada neste trabalho para comparar 8 diferentes abordagens oriundas desta técnica. O objetivo desta comparação será observar qual ou quais abordagens apresentam os melhores resultados para a recomendação de filmes para telespectadores. As 8 abordagens foram formadas a partir da combinação de escolhas da Filtragem Colaborativa. Entre elas estão: o tipo de semelhança adotado, usuário ou item; a escala de avaliação; e a forma de definição do grupo de semelhança, por número fixo ou constante de similaridade. Verificou-se um resultado ineficiente para as 8 abordagens, devido ao alto índice de recomendação, mesmo para filmes não relevantes, ocasionando uma baixa Especificidade para todas as abordagens. Apesar do resultado ruim, a Abordagem 5, que leva em conta a semelhança entre itens, escala Likert e o número fixo de itens para a definição do grupo, apresentou melhor desempenho. A fim de melhorar o desempenho do método, foi formulada uma análise de sensibilidade, que buscou escolher melhor os parâmetros. A análise de sensibilidade indicou valores a serem adotados para os parâmetros do modelo e, quando a Abordagem 5 foi rodada para tais parâmetros, os resultados se mostraram um pouco melhores | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de recomendação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Filtragem colaborativa | - |
Palavras-chave: dc.subject | Comparação de abordagens | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistema de recomendação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Filme cinematográfico | - |
Título: dc.title | Recomendação de filmes utilizando filtragem colaborativa | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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