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Title: Uma análise da qualidade de recomendações via filtragem colaborativa e regressão logística
Authors: Gomes, Amanda de Araujo
metadata.dc.contributor.advisor: Kubrusly, Jessica Quintanilha
metadata.dc.contributor.members: Kubrusly, Jessica Quintanilha
Santos, Hugo Henrique Kegler dos
Costa, Patrícia Lusié Velozo da
Issue Date: 2019
Publisher: Universidade Federal Fluminense
Citation: GOMES, Amanda de Araujo. Uma análise da qualidade de recomendações via filtragem colaborativa e regressão logística . 2019. 62f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação de Estatística) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2019
Abstract: Com o avanço da tecnologia, a quantidade de dados disponíveis aumentou em proporção maior do que a capacidade de processá-los. A internet oferece aos utilizadores um vasto número de páginas Web destinadas à oferta de produtos, tanto de compra/venda como roupas, eletrodomésticos, livros, como de produtos conceituais como artigos, filmes, músicas. O surgimento dos sistemas de recomendação facilitou o acesso e diminuiu o tempo despendido nas buscas pelas informações de interesse, auxiliando tanto aos que disponibilizam conteúdo, podendo-o fazer de maneira direcionada, quanto aos consumidores com conteúdos personalizados. O presente trabalho tem como objetivo estudar o sistema de Filtragem Colaborativa e aplicá-lo no caso da recomendação de filmes para usuários. Além disso, serão propostos modelos logísticos para avaliar se o número de usuários que avaliaram um certo filme e o número de filmes avaliados por um dado usuário influenciam na qualidade da recomendação do filme em questão para esse usuário.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/13477
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