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Tipo de Documento: Monografia
Título: Sistemas de recomendação baseado em otimização multiobjetivo para recomendação de filmes
Autor(es): Almeida, Matheus Santos
Data do documento: 3-Jul-2020
Orientador: Carvalho, André Britto de
Resumo: 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.
Palavras-chave: 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
Sigla da Instituição: Universidade Federal de Sergipe
Departamento: DCOMP - Departamento de Computação – Ciência da Computação – São Cristóvão - Presencial
Citação: 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
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