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Título: ESTUDO COMPARATIVO DE ALGORITMOS DE SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO DE FILMES
Autor: PEDRO CHAMBERLAIN MATOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCO SERPA MOLINARO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 57546
Catalogação:  03/03/2022 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57546@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57546@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.57546

Resumo:
Recomendações personalizadas de séries e filmes são um aspecto importante dos serviços online de streaming. Esse projeto teve como principal objetivo a implementação e avaliação de algoritmos utilizados por sistemas de recomendação de filmes. Foram analisados quatro métodos de sistemas de recomendação, dois de filtragem colaborativa e dois de filtragem baseada em conteúdo. Além da análise do resultado desses métodos, foi elaborado um novo método híbrido que utilizou de dois métodos analisados anteriormente, um de filtragem colaborativa baseada na fatoração de matrizes pela decomposição em valores singulares (SVD) e a filtragem baseada em conteúdo utilizando um cálculo de similaridade entre filmes por suas informações textuais. O novo método foi implementado e analisado, apresentando resultados superiores a todas as abordagens anteriores. Os dados de avaliação se basearam em notas de filmes dadas por usuários da plataforma MovieLens.

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