No E-Commerce moderno n?o ? f?cil para os clientes encontrar os melhores produtos do seu interesse, uma vez que h? milh?es de produtos dispon?veis online. Os sistemas de recomenda??o s?o um dos sistemas de filtragem de informa??o que prev?em os artigos que podem ser de interesse adicional para o utilizador dentro de um grande conjunto de artigos, com base nos interesses do utilizador. Este sistema utiliza a filtragem colaborativa, que oferece algumas recomenda??es aos utilizadores com base em correspond?ncias de comportamentos e exemplos ?teis de utilizadores e, al?m disso, demonstra afecto e exemplos comportamentais compar?veis com esses utilizadores. Este livro apresenta uma abordagem do Sistema de Recomenda??o para gerar recomenda??es significativas a uma colec??o de utilizadores para artigos ou produtos que possam interessar-lhes. Esta abordagem utiliza um sistema de recomenda??o h?brido ponderado que combina um sistema de recomenda??o baseado no conte?do e um sistema de recomenda??o baseado no conhecimento, a fim de aumentar o desempenho global do sistema. A ideia principal ? utilizar m?ltiplas t?cnicas de recomenda??o para suprimir os inconvenientes das t?cnicas tradicionais ou de uma t?cnica individual num modelo combinado. Este livro apresenta um sistema para melhorar a precis?o da recomenda??o.
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