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Sistemas de recomenda��o para com�rcio eletr�nico

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Atualmente, os sistemas de recomendação estão a tornar-se cada vez mais vitais para os utilizadores da Web identificarem produtos, serviços ou conteúdos que possam gostar. Os sistemas de recomendação que utilizam filtragem colaborativa são muito vulneráveis ao problema do arranque a frio, porque operam exclusivamente com base nas preferências dos utilizadores. Por isso, pesquisas recentes propuseram soluções híbridas eficientes, chamadas de "Sistemas de Recomendação Híbridos", que combinam a Filtragem Baseada em Conteúdo e a Filtragem Colaborativa para melhorar o desempenho. Este livro tenta resolver o problema do Cold-Start, além de implementar uma aplicação web que funciona com base nas informações dos perfis dos utilizadores. Por fim, para fazer uma análise de negócios, foram apresentados os resultados de questionários e entrevistas.
Atualmente, os sistemas de recomendação estão a tornar-se cada vez mais vitais para os utilizadores da Web identificarem produtos, serviços ou conteúdos que possam gostar. Os sistemas de recomendação que utilizam filtragem colaborativa são muito vulneráveis ao problema do arranque a frio, porque operam exclusivamente com base nas preferências dos utilizadores. Por isso, pesquisas recentes propuseram soluções híbridas eficientes, chamadas de "Sistemas de Recomendação Híbridos", que combinam a Filtragem Baseada em Conteúdo e a Filtragem Colaborativa para melhorar o desempenho. Este livro tenta resolver o problema do Cold-Start, além de implementar uma aplicação web que funciona com base nas informações dos perfis dos utilizadores. Por fim, para fazer uma análise de negócios, foram apresentados os resultados de questionários e entrevistas.

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