dc.contributorDurão, Frederico
dc.contributorPeixoto, Maycon
dc.contributorMota, Gabriela
dc.creatorSouza, Alesson
dc.creatorSouza, Alesson
dc.date.accessioned2018-10-04T14:59:32Z
dc.date.accessioned2023-09-04T17:06:23Z
dc.date.available2018-10-04T14:59:32Z
dc.date.available2023-09-04T17:06:23Z
dc.date.created2018-10-04T14:59:32Z
dc.date.issued2018-10-04
dc.identifierhttp://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/27622
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8608650
dc.description.abstractO crescimento constante do uso da Internet aumenta a quantidade de informações que trafegam na Web. Em meio a essa quantidade de dados, nem sempre é fácil encontrar conteúdo relevante, o que torna necessário um mecanismo de filtragem para os serviços disponíveis. Os Sistemas de Recomendação são uma das soluções para esse problema. Estes sistemas utilizam os dados dos usuários e itens para personalizar o conteúdo que será disponibilizado para um determinado usuário de acordo com sua preferência. Com isso, este trabalho visa minimizar alguns problemas encontrados em algoritmos que utilizam técnicas de Filtragem Colaborativa, propondo a extensão deles para uma abordagem híbrida. Nesta abordagem proposta, utilizamos resultados da predição de alguns algoritmos colaborativos junto com o resultado de nossa proposta, que utiliza a similaridade entre as descrições dos filmes preferidos dos usuários e gera uma nova predição.
dc.languagept_BR
dc.publisherDepartamento de Ciência da Computação
dc.publisherUFBA
dc.publisherBrasil
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectSistemas de Recomendação
dc.subjectFiltragem Colaborativa
dc.subjectFiltragem Híbrida
dc.subjectFilmes
dc.titleUma abordagem híbrida para sistemas de recomendação baseados em filtragem colaborativa
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso


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