Sistemas de Recomendação: diferenças entre revisões
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== '''Introdução''' ==
Na última década percebeu-se um aumento considerável de informações, em diversas áreas, devido ao avanço da tecnologia que promoveu o acesso à informação através da internet, compartilhamento por smartphones etc. Entretanto Nesse contexto fatores como facilidade de geração e disponibilização de conteúdo podem levar o usuário a um estado conhecido como Sobrecarga de Informação, no qual o usuário dispõe de informação demasiada, necessitando que esta seja filtrada e exigindo o seu discernimento (CAZELLA, NUNES e REATEGUI, 2005)<ref name=":0">REATEGUI, Eliseo Berni; CAZELLA, Sílvio César. Sistemas de recomendação. In: '''XXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação'''. 2005. p. 306-348.</ref> .
Para resolver o problema da quantidade de informação disponível e filtrar o conteúdo na Internet, os Sistemas de Recomendação (SRs) são fundamentais, uma vez que permitem aos usuários compartilhar informações sobre materiais consultados, possibilitando também que registrem suas impressões sobre estes materiais(CAZELLA et al., 2005)<ref name=":0" />. 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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