| dc.contributor | CNPq | pt-BR |
| dc.creator | Juliana Rodrigues Viscenheski; Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, Paraná, Brasil | |
| dc.creator | Thiago Henrique Silva; Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, Paraná, Brasil | |
| dc.date | 2020-05-21 00:50:48 | |
| dc.date.accessioned | 2022-12-07T17:54:49Z | |
| dc.date.available | 2022-12-07T17:54:49Z | |
| dc.identifier | https://eventos.utfpr.edu.br//sicite/sicite2019/paper/view/4446 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5306231 | |
| dc.description | A cultura e o comportamento de um povo, em sua grande maioria, são derivados dos hábitos e preferências construídos ao longo do tempo. Uma das características mais ímpares que um grupo pode apresentar é a preferência por determinados grupos de alimentos, construindo assim a identidade gastronômica de cada região ao redor do mundo. Com as conexões cada vez mais abrangentes estabelecidas pelas redes sociais, tornou-se viável analisar tais preferências em larga escala. Este trabalho analisa os grupos de receitas da rede Allrecipes.com em três continentes: América, Europa e Ásia. Fundamentado pelas avaliações feitas pelos usuários, um parâmetro score foi desenvolvido e permitiu a separação das receitas em dois grandes grupos: bem avaliadas e mal avaliadas. Todos os ingredientes dessas receitas foram extraídos e utilizados para montar uma rede cujos links foram feito por meio de pointwise mutual information. Tal medida de associação, utilizada aos pares de ingredientes, permitiu encontrar os principais ingredientes comuns aos países. Um dos principais potenciais visualizados para este trabalho está justamente em estabelecer recomendações de receitas, além de poder indicar o sucesso ou não de uma receita, em determinada localidade, com base em seus ingredientes principais. | pt-BR |
| dc.language | pt | |
| dc.publisher | Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR | pt-BR |
| dc.rights | Autores que submetem a esta conferência concordam com os seguintes termos:<br /> <strong>a)</strong> Autores mantém os direitos autorais sobre o trabalho, permitindo à conferência colocá-lo sob uma licença <a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">Licença Creative Commons-Attribution</a>, que permite livremente a outros acessar, usar e compartilhar o trabalho com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.<br /> <strong>b)</strong> Autores podem abrir mão dos termos da licença CC e definir contratos adicionais para a distribuição não-exclusiva e subsequente publicação deste trabalho (ex.: publicar uma versão atualizada em um periódico, disponibilizar em repositório institucional, ou publicá-lo em livro), com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.<br /> <strong>c)</strong> Além disso, autores são incentivados a publicar e compartilhar seus trabalhos online (ex.: em repositório institucional ou em sua página pessoal) a qualquer momento antes e depois da conferência. | |
| dc.source | Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR; XXIV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR | 0 |
| dc.subject | Computação; Data Science; Estudo de preferências alimentares | pt-BR |
| dc.subject | Comida. Receitas. Redes complexas. | pt-BR |
| dc.title | De Pizza a Curry: Estudo de Preferências por Receitas ao Redor do Mundo | 0 |
| dc.type | Documento avaliado pelos pares | pt-BR |
