SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO USANDO O SOFTWARE R
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.
