PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Ciência da Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorDonha, Hiago Loureçopt_BR
dc.date.accessioned2023-12-17T21:36:33Z-
dc.date.available2023-12-17T21:36:33Z-
dc.date.issued2023-12-12-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/6770-
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectFiltragem colaborativapt_BR
dc.subjectSistema de recomendaçãopt_BR
dc.subjectMínimos quadrado alternadospt_BR
dc.subjectRMSEpt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectApache Sparkpt_BR
dc.titleSistema de recomendação de filmes através do algoritmo als (alternating least squares)pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Jukemura, Anibal Santospt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3837493709938496pt_BR
dc.contributor.referee1Ribeiro, Lucília Gomespt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1661112253971159pt_BR
dc.contributor.referee2Abadia, Fernando Gonçalvespt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3382052342707576pt_BR
dc.description.resumoSistemas de recomendação estão se tornando ferramentas indispensáveis para diversos serviços de streaming e websites, que buscam oferecer ao seu usuário uma experiência personalizada e simplificando sua utilização devido ao grande volume de dados diante desse ecossistema big data. O presente trabalho tem como propósito a aplicação de técnicas como filtragem colaborativa em um conjunto de dados pré-processados para organizar as amostras. O objetivo é propor um sistema de recomendação de filmes utilizando as preferências dos usuários, assim podendo se utilizar como facilitador para manter seus usuários dentro da plataforma. A abordagem teve como premissa a implementação e utilização do método ALS (Mínimos Quadrado Alternados). Após o treinamento de dados foi aplicado bateria de teste para garantir as métricas de avaliação como para garantir a qualidade do modelo. Conclui-se que o conjunto de técnicas empregadas neste trabalho pode ser utilizado para recomendar diversos tipos de amostras em áreas correlatas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapt_BR
dc.publisher.initialsPUC Goiáspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOpt_BR
dc.degree.graduationCiências da Computaçãopt_BR
dc.degree.levelGraduaçãopt_BR
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