SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO USANDO O SOFTWARE R

Autores

  • Leonardo Filgueira Universidade Federal Fluminense (UFF)
  • Luciane Ferreira Alcoforado Universidade Federal Fluminense (UFF)
  • Rodrigo Otávio de Araújo Ribeiro Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)

Resumo

O artigo apresenta algumas técnicas utilizadas na realização de sistemas de recomendação e realiza um estudo de caso, ao utilizar uma base de dados de avaliações de filmes por usuários. É aplicada sobre essa base uma técnica de filtragem colaborativa a fim obter recomendações de filmes aos usuários. Informações como gêneros dos filmes, avaliação dos usuários e número de filmes avaliados serão utilizadas de forma a agrupar os usuários em clusters, utilizando as técnicas de particionamento CLARA e K-means, de forma a aplicar a filtragem colaborativa para cada um dos clusters, em separado. Realiza-se uma comparação de acurácia dos modelos, fazendo a divisão em base de treino (para construir o modelo) e base de teste (para verificar a acurácia), além de uma verificação do tempo de execução, com o objetivo de verificar se, nas condições desse estudo, a clusterização torna a recomendação mais acurada.

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Publicado

2019-07-02