Sistemas de Recomendação: diferenças entre revisões
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Sistemas de Recomendação são conjuntos de algoritmos que utilizam técnicas de Aprendizagem de Máquina e Recuperação da Informação a fim de obter recomendações baseadas em determinado tipo de filtragem seja de forma colaborativa que consideram a experiência de todos os usuários, baseada em conteúdo que levam em conta A similaridade de um item recomendado e híbrida métodos que combinam as duas abordagens anteriores (colaborativa, baseada em conteúdo). |
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=== Recomendações de itens relacionados ===
Essa recomendação ocorre quando se é possível fazer uma relação entre os itens disponíveis, e assim recomendando esses itens por serem similares aos produtos visualizados, sendo muito comum em sites de ecommerce. Em sites de ecommerce também é comum ver itens relacionados a itens já comprados sendo recomendados, ou itens que foram visualizados também por outros usuários que olharam um mesmo produto.
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