Investigação de abordagens híbridas para sistemas de recomendação implícitos

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dc.contributor.advisor1Moreira, Jander
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7638816418156415por
dc.contributor.authorGouvea da Silva, Jonathan
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/7857781704483281por
dc.date.accessioned2021-01-14T18:46:37Z
dc.date.available2021-01-14T18:46:37Z
dc.date.issued2020-12-16
dc.description.abstractThis project deals with the investigation of implicit recommender systems, in relation to the accuracy and versatility of the systems, and of the hybridization as a tool to improve these performance metrics. Databases of users's musical habits where used.por
dc.description.resumoEsse projeto trata da investigação de abordagens de sistemas de recomendação implícitos, em relação à acurácia e versatilidade dos sistemas, além da hibridização como ferramenta para melhora dessas métricas de desempenho. Foram utilizadas bases de dados de hábitos musicais de usuários.por
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopor
dc.identifier.citationGOUVEA DA SILVA, Jonathan. Investigação de abordagens híbridas para sistemas de recomendação implícitos. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/13690.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/13690
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.publisher.courseEngenharia de Computação - ECpor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectSistemas de recomendaçãopor
dc.subjectDados implícitospor
dc.subjectRecomendações de músicaspor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleInvestigação de abordagens híbridas para sistemas de recomendação implícitospor
dc.title.alternativeInvestigation on hybrid approaches to implicit recommender systemspor
dc.typeTCCpor

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