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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31712| Título: | Desenvolvimento de um algoritmo de recomendação baseado em avaliações usando grafos |
| Título(s) alternativo(s): | Development of a rating-based recommendation algorithm using graphs |
| Autor(es): | Schaitler, Ana Paula Aparecida |
| Orientador(es): | Pola, Ives Renê Venturini |
| Palavras-chave: | Algorítmos computacionais Recursos eletrônicos de informação - Estudo de usuários Usuários da Internet Computer algorithms Electronic information resources - Use studies User interfaces (Computer systems) |
| Data do documento: | 12-Nov-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Dois Vizinhos |
| Citação: | SCHAITLER, Ana Paula Aparecida. Desenvolvimento de um algoritmo de recomendação baseado em avaliações usando grafos. 2022. Monografia (Especialização em Ciência de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2022. |
| Resumo: | Sistemas de Recomendação são muito utilizados em várias plataformas para uma melhor usabilidade pelo usuário. Utilizando-se de interações históricas dos usuários ou usuários com os mesmos interesses é realizado a busca para apresentar as informações de maneira que o usuário tenha uma melhor qualidade na hora de buscar informações para comprar, assistir, escutar, etc. Há vários estudos na área que propõem técnicas e métodos de busca que visam tanto o usuário realizando as predições quanto aos itens que estão elencados de maneira a serem associados uns aos outros conforme suas pontuações realizadas pelos usuários. Em trabalhos realizados, são realizados em sua grande maioria a utilização de filtragem coletiva que visa a apresentação de resultados conforme avaliações de grupos usuários baseados no usuário alvo, e na recomendação baseada em conteúdo que realiza a predição com base em conteúdos já avaliados ou consumidos pelo usuário. Este trabalho ao analisar essa questão, propõe-se a criação de uma recomendação com os dados de um conjunto de avaliações realizadas previamente, visando assim apresentar aos usuários conjuntos únicos de resultados com avaliações recomendadas baseando-se em interações anteriores. |
| Abstract: | Recommendation systems are widely used in various platforms for better usability by the user. Using historical interactions of users or users with the same interests, the search is performed to present the information so that the user has a better quality when looking for information to buy, watch, listen, etc. There are several studies in the area that propose search techniques and methods that aim both at the user, making predictions, and at the items that are listed in order to be associated to each other according to their scores by the users. In the majority of the works performed, the use of collective filtering is used, which aims at presenting results according to the evaluations of user groups based on the target user, and the recommendation based on content that makes predictions based on content already evaluated or consumed by the user. This work, while analyzing this issue, proposes the creation of a recommendation with the data from a set of evaluations previously performed, thus aiming to present users with unique sets of results with recommended evaluations based on previous interactions. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31712 |
| Aparece nas coleções: | DV - Ciência de Dados |
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