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Title: Proposta de um sistema de recomendação baseado em preferências do usuário
Authors: Gondim, Raí Carvalho
Keywords: Sistema de recomendação;filtro colaborativo;Ruby on Rails.
Issue Date: 17-Jun-2019
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: GONDIM, Raí Carvalho. Proposta de um sistema de recomendação baseado em preferências do usuário. 2019. 38f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Centro de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Computação e Automação, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019.
Portuguese Abstract: O avanço da internet e da tecnologia permitiu que facilmente fosse possível começar um negócio online, o que possibilitou que muitas empresas surgissem rapidamente e assim causassem uma sobrecarga de opções de serviços e produtos aos usuários. Diante disso a utilização um sistema de recomendação passou a ser uma estratégia frequentemente encontrada nas grandes empresas que oferecem serviços na internet, pois permite que informações ou produtos sejam filtrados para um cliente de acordo com suas preferências, possibilitando uma melhor experiência ao usuário e assim garantindo bons resultados ao negócio. O sistema proposto foi desenvolvido utilizando o framework Ruby on Rails e é um sistema de recomendação genérico de filtro colaborativo, ou seja, ele foi desenvolvido para atender inúmeros casos de negócio.
Abstract: The advancement of the Internet and technology made it easy to start an online business, which allowed many companies to emerge quickly and thus causing an overload of options of services and products. Therefore, the use of a recommendation system has become a strategy frequently found in large companies that offers their services on the Internet, since it allows information or products to be filtered to a client according to their preferences, allowing a better user experience and thus ensuring good results to the business. The proposed system was developed using the framework Ruby on Rails and is a generic recommendation system with collaborative filter, that is, it was developed to handle numerous business cases.
URI: http://monografias.ufrn.br/handle/123456789/8875
Other Identifiers: 20170155775
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