Sistema de recomendação de pratos gastronômicos de acordo com o perfil do cliente
| dc.contributor.advisor | Dias, Claudinei | |
| dc.contributor.author | Moreira, Willian | |
| dc.contributor.author | da Silva, Matheus | |
| dc.coverage.spatial | Joinville - SC | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2021-12-20T13:19:07Z | |
| dc.date.available | 2021-12-20T13:19:07Z | |
| dc.date.issued | 2021-12 | |
| dc.description.abstract | A crescente demanda de dispositivos tecnológicos gera uma grande quantidade de dados que são manipulados por um grupo do conhecimento nomeado como Big Data, um dos segmentos mais influentes dessa área são os sistemas de recomendação e estão presentes em diferentes situações do ambiente virtual. A fim de criar uma experiência de usuário personalizada utilizando como base os dados coletados do usuário, o comércio eletrônico utiliza esse algoritmos buscando se destacar e se aproximar do usuário criando ambientes de recomendações personalizados. Compreendendo a crescente demanda e o impacto que os algoritmos de recomendações trazem na sociedade atual, suscitando debates políticos e de ética e transformando setores da economia, o presente artigo tem como objetivo discorrer sobre o desenvolvimentos desses algoritmos que utilizam aprendizado de máquina para propiciar uma recomendação com maior acurácia, com isso o leitor obterá pleno entendimento da teoria e prática de desenvolvimento do mesmo. | pt |
| dc.description.abstract | The growing demand for technological devices generates a large amount of data that are manipulated by a group of knowledge named as Big Data, one of the most influential segments of this area are the recommendation systems are present in different situations of the virtual environment in order to create a personalized user experience using as a basis the data collected from the user, e-commerce uses these algorithms seeking to stand out and approach the user by creating an environment of personalized recommendations. Understanding the growing demand and the impact that recommendation algorithms bring to current society, raising political and ethical debates and transforming sectors of the economy, this article aims to discuss the development of these algorithms that use machine learning to provide a recommendation with greater accuracy, so the reader will get a full understanding of the theory and practice of its development. | en |
| dc.format.extent | 30 | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/20267 | |
| dc.language.iso | pt | pt_BR |
| dc.rights | Atribuição-NãoComercial-SemDerivados 3.0 Brasil | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
| dc.subject | Sistema de Recomendações | pt_BR |
| dc.subject | Aprendizado de máquina | pt_BR |
| dc.subject | Algoritmos | pt_BR |
| dc.title | Sistema de recomendação de pratos gastronômicos de acordo com o perfil do cliente | pt_BR |
| dc.title.alternative | Recommendation system for gastronomic dishes according to the customer profile | pt_BR |
| dc.type | Artigo Científico | pt_BR |
| local.author.curso | Engenharia da Computação | pt_BR |
| local.author.unidade | UniSociesc / Anita Garibaldi | pt_BR |
| local.dateissued.semester | 2 | pt_BR |
| local.rights.policy | Acesso aberto | pt_BR |
| local.subject.area | Ciências Exatas e da Terra | pt_BR |
| local.subject.areaanima | Engenharias | pt_BR |
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