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Sistemas de recomendação com auxílio de processamento de imagens de redes sociais

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metadataTrad.dc.contributor.author Pizzato, Cleber Beal;
metadataTrad.dc.contributor.advisor Rigo, Sandro José;
metadataTrad.dc.contributor.advisorLattes http://lattes.cnpq.br/3914159735707328;
metadataTrad.dc.publisher Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
metadataTrad.dc.title Sistemas de recomendação com auxílio de processamento de imagens de redes sociais;
metadataTrad.dc.description.resumo Os Sistemas de Recomendação são de grande relevância para sistemas que pretendam entregar mais valor ao utilizador. Eles fornecem resultados personalizados concebidos pela utilização de algoritmos. Dentre as várias técnicas de recomendação os Sistemas de Recomendação de Imagens tem se tornado muito úteis uma vez que o aspecto visual dos itens podem influenciar o usuário. Um modelo de recomendação pode beneficiar-se das Redes Sociais e de seus aspectos de interconexão para aprimorar seus resultados. Os experimentos realizados demonstram uma abordagem capaz de utilizar imagens das redes sociais na construção de um modelo de recomendação e, dentre outros resultados, conseguir alternativas para mitigar o problema cold-start.;
metadataTrad.dc.description.abstract Recommendation Systems are of great relevance for systems that want to deliver more value to the user. They provide personalized results by the use of particular algorithms. Among the various recommendation techniques the Image Recommendation Systems have become extremely useful since the visual aspect of the items can influence the user’s decision. A recommendation model can be designed to benefit from Social Network data and their interconnection aspects to improve their results. The experiments carried out demonstrate an approach capable of using images from social networks in the construction of a recommendation model and, among other results, finding alternatives to mitigate the cold-start problem.;
metadataTrad.dc.subject Sistemas de recomendação; Redes sociais; Cold-start; Recommendation systems; Social network;
metadataTrad.dc.type TCC;
metadataTrad.dc.date.issued 2020-10-09;
metadataTrad.dc.identifier.uri http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/10300;
metadataTrad.dc.audience.educationLevel Especialização;
metadataTrad.dc.curso Especialização em Big Data, Data Science e Data Analytics;


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