Algoritmos de recomendação : estudo aplicado a streaming de anime

Abstract

Sistemas de recomendações são algoritmos que funcionam como filtros que identificam o que é e o que não ´e relevante para determinado usuário. Existem vários tipos de sistemas de recomendações, este trabalho de graduação implementa as técnicas de filtragem baseada em conteúdo, filtragem colaborativa e filtragem por popularidade para gerar recomendações de animes aos usuários utilizando informações sobre os animes como gênero e avaliações dos usuários. O método de classificação K-Nearest Neighbors (KNN) foi utilizado na aplicação da filtragem colaborativa e a técnica de agrupamento foi utilizada para a filtragem baseada em conteúdo. Além disso, este trabalho utilizou de diferentes métricas de avaliação para medir o desempenho de cada filtragem.