Sistemas de recomendação baseado em otimização multiobjetivo para recomendação de filmes

Almeida, Matheus Santos

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Almeida, Matheus Santos	-
dc.date.accessioned	2020-08-18T12:34:52Z	-
dc.date.available	2020-08-18T12:34:52Z	-
dc.date.issued	2020-07-03	-
dc.identifier.citation	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	pt_BR
dc.identifier.uri	http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/13550	-
dc.language	por	pt_BR
dc.subject	Ciência da computação	por
dc.subject	Ensino de engenharia de computação	por
dc.subject	Sistemas de recomendação	por
dc.subject	Otimização multiobjetivo	por
dc.subject	Inteligência artificial	por
dc.subject	Recomendação de filmes	por
dc.title	Sistemas de recomendação baseado em otimização multiobjetivo para recomendação de filmes	pt_BR
dc.type	Monografia	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Carvalho, André Britto de	-
dc.description.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.	pt_BR
dc.publisher.department	DCOMP - Departamento de Computação – Ciência da Computação – São Cristóvão - Presencial	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO	pt_BR
dc.publisher.initials	Universidade Federal de Sergipe	pt_BR
dc.description.local	São Cristóvão, SE	pt_BR
Appears in Collections:	Computação

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