1. Repositório Institucional da Universidade Federal de Sergipe - RI/UFS
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorAlmeida, Matheus Santos-
dc.date.accessioned2020-08-18T12:34:52Z-
dc.date.available2020-08-18T12:34:52Z-
dc.date.issued2020-07-03-
dc.identifier.citationAlmeida, 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, 2020pt_BR
dc.identifier.urihttp://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/13550-
dc.languageporpt_BR
dc.subjectCiência da computaçãopor
dc.subjectEnsino de engenharia de computaçãopor
dc.subjectSistemas de recomendaçãopor
dc.subjectOtimização multiobjetivopor
dc.subjectInteligência artificialpor
dc.subjectRecomendação de filmespor
dc.titleSistemas de recomendação baseado em otimização multiobjetivo para recomendação de filmespt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
dc.contributor.advisor1Carvalho, André Britto de-
dc.description.resumoOs 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.pt_BR
dc.publisher.departmentDCOMP - Departamento de Computação – Ciência da Computação – São Cristóvão - Presencialpt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.publisher.initialsUniversidade Federal de Sergipept_BR
dc.description.localSão Cristóvão, SEpt_BR
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