Sugestão de livros baseada em algoritmo híbrido de recomendação e grau de interesse recente

dc.contributor.advisorBocanegra, Silvana
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4596111202208863
dc.contributor.authorTavares, Eduardo Brandão
dc.date.accessioned2024-01-19T13:37:56Z
dc.date.available2024-01-19T13:37:56Z
dc.date.issued2023-05-26
dc.degree.departamentEstatística e Informática
dc.degree.graduationBacharelado em Sistemas de Informação
dc.degree.grantorUniversidade Federal Rural de Pernambuco
dc.degree.levelGraduacao
dc.degree.localRecife
dc.description.abstractCom a vasta e crescente gama de livros disponíveis, escolher a próxima leitura se tornou um trabalho complexo em meio a tantas opções. No contexto do Brasil, onde boa parte dos leitores tem que escolher bem qual livro comprar, devido ao baixo poder de compra da nossa população, uma recomendação assertiva se tornou mais valorosa. Neste artigo é apresentado um algoritmo de recomendação de livros baseado em um modelo híbrido, que consiste em utilizar tanto técnicas relacionadas a regras de associação, quanto técnicas que se baseiam no conteúdo dos livros, visando apresentar livros desconhecidos e que acompanhem o interesse recente leitor. O modelo conseguiu atingir uma precisão equiparável a outros modelos nas métricas RMSE e MAE e entrega recomendações bastante relacionadas com as últimas leituras de cada leitor.
dc.description.abstractxWith a vast and growing range of books available, choose your next reading can become a complex job amid so many options. In the context of Brazil, where most readers have to choose well which book to buy, due to the low purchasing power of our population, an assertive recommendation has become more valuable. This article presents a book recommendation algorithm based on a hybrid model, which consists of using both techniques related to association rules and techniques that are based on the content of books, aiming to present unknown books that follow the recent interest of the reader. The model managed to reach an accuracy comparable to other models in the RMSE and MAE metrics and delivers recommendations closely related to the last readings of each reader.
dc.format.extent21 f.
dc.identifier.citationTAVARES, Eduardo Brandão. Sugestão de livros baseada em algoritmo híbrido de recomendação e grau de interesse recente. 2023. 21 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2023.
dc.identifier.darkflstrmvhttps://n2t.net/ark:/57462/001300000ggwn
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/5448
dc.language.isopor
dc.publisher.countryBrasil
dc.rightsopenAccess
dc.rights.licenseAtribuição 4.0 Internacionalpt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.pt-br
dc.subjectAlgoritmos computacionais
dc.subjectSeleção de livros
dc.subjectInteresses na leitura
dc.titleSugestão de livros baseada em algoritmo híbrido de recomendação e grau de interesse recente
dc.typebachelorThesis

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