Sistemas de recomendação

Algoritmos de recomendação são técnicas probabilisticas usadas para sugerir itens a consumidores virtuais baseados em suas preferências pessoais ou nas de pessoas com gostos similares aos seus.

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Os principais tipos de sistemas de recomendação são baseados em

• filtragens por conteúdo, ou seja, de itens similares aos preferidos pelo próprio usuário;

• filtragens colaborativas, que consideram as escolhas feitas por pessoas com gostos similares ao do cliente que está recebendo a recomendação; 

• modelos híbridos, que combinam o melhor das duas técnicas acima;​

• técnicas de associação e market basket, como os algoritmos Apriori, Eclat, FP-growth

• itens mais populares.

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Casos de sucesso de usos de sistemas de recomendação: 

• Amazon com as suas apresentações de livros e produtos disponíveis em seu marketpplace para o público consumidor;

• Netflix com as suas sugestões de filmes, séries e documentários para os seus assinantes;

• YouTube com as indicações de vídeos para os visitantes do seu site.​

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