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Sistemas de Recomendação

Sistemas de Recomendação Híbridos

Entenda como funcionam as recomendações.

Os Sistemas de Recomendação tornaram-se presentes na maior parte do conteúdo na Web. O usuário busca receber recomendações precisas, relevantes e personalizadas para qualquer tipo de conteúdo e dispositivo (ex. aparelho celular). Cursos como o de Aprendizado de Máquina, podem proporcionar as técnicas de construção de Sistemas de Recomendação.

As soluções híbridas para os Sistemas de Recomendação se mostram mais eficientes do que as técnicas tradicionais, uma vez que utilizam as duas abordagens: filtragem colaborativa e filtragem baseada no perfil do usuário.

Uma das abordagens do modelo híbrido usa o perfil do usuário para encontrar usuários similares, assim, a filtragem colaborativa pode ser aplicada diretamente na matriz de perfis de usuários similares, ao invés das avaliações de todos os usuários. Desse modo, podemos ter um filtro pessoal em conjunto com um filtro de categoria comunitária. Os itens são inicialmente avaliados pelo filtro de categoria comunitário e então enviados ao filtro pessoal. Pode-se aplicar a relevância entre os filtros de categoria comunitário e pessoal, trabalhando com pesos diferentes em cada um.

Neste infográfico vamos abordar o Modelo Híbrido de Construção de Sistemas de Recomendação.

Professora autora: Michelle Hanne Soares Andrade

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