1. Repositório Institucional da Universidade Federal de Sergipe - RI/UFS
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Tipo de Documento:	Monografia
Título :	Sistemas de recomendação baseado em otimização multiobjetivo para recomendação de filmes
Autor :	Almeida, Matheus Santos
Fecha de publicación :	3-jul-2020
Director(a):	Carvalho, André Britto de
Resumen:	Os sistemas de recomendação têm sido muito estudados nos últimos anos devido a sua capacidade de filtrar a grande quantidade de informação da internet para melhorar o acesso dos usuários em aplicações web. Porém, a maior parte dos sistemas de recomendação utilizam apenas um critério no momento da recomendação, a acurácia da recomendação, mas essa abordagem limitada podendo gerar recomendações enviesadas. Sendo assim, nesse trabalho, será proposto um sistema de recomendação baseado em conteúdo para recomendação de filmes que utiliza mais outros dois critérios além da acurácia: diversidade e novidade da recomendação, com isso, a recomendação foi modelada como um problema de otimização multiobjetivo. Portanto, neste sistema, a recomendação será feita a partir da execução de um algoritmo multiobjetivo para solucionar o problema de recomendação. Esse algoritmo fornecerá como resultado, um conjunto de soluções, mas, como não haverá garantia que essas soluções pertencem ao conjunto de itens reais, serão recomendados os filmes mais similares as soluções resultantes. O sistema será avaliado utilizando os datasets de filmes Movielens e IMDB e seus resultados serão comparados com sistemas de recomendação do estado da arte.
Palabras clave :	Ciência da computação Ensino de engenharia de computação Sistemas de recomendação Otimização multiobjetivo Inteligência artificial Recomendação de filmes
Área CNPQ:	CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Idioma :	por
Institución:	Universidade Federal de Sergipe
Departamento:	DCOMP - Departamento de Computação – Ciência da Computação – São Cristóvão - Presencial
Citación :	Almeida, Matheus Santos. Sistemas de recomendação baseado em otimização multimobjetivo para recomendação de filmes. São Cristóvão, SE, 2020. Monografia (graduação em Engenharia da Computação) - Departamento de Computação, Ciências Exatas e Tecnologia, Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2020
URI :	http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/13550
Aparece en las colecciones:	Computação

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