Sistema de recomendação híbrido utilizando as técnicas de filtragem colaborativa e baseada em conteúdo

Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no Curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.Sistemas de recomendação combinam técnicas como aprendizado de máquina para recomendar itens personalizados a usuários com base em suas preferências. Esta pesquisa combina as técnicas de filtragem colaborativa e baseada em conteúdo, desenvolvendo um sistema de recomendação híbrido para filmes por meio do método de acréscimo de características e utilização da pré-filtragem contextual. Após 42 experimentos realizados em grupos de 50 usuários até 350 com os dados da base MovieLens, os métodos avaliativos utilizados apresentaram variação menor que 1, indicando bons resultados, porém o conjunto de dados experimentais se mostrou limitado a aplicação da pré-filtragem contextual e da filtragem baseada em conteúdo