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Sistemas de recomendação são ferramentas computacionais que auxiliam os usuários na tarefa de encontrar informação relevante. As técnicas estado-da-arte em recomendação utilizam informação colaborativa, i.e., informação de outros usuários para encontrar e sugerir itens relevantes. Porém, tais técnicas não funcionam no cenário no qual os itens recomendáveis são novos, i.e., itens para os quais nenhum usuário demonstrou interesse. Neste trabalho, modelamos o problema de recomendação de itens novos como um problema de casamento de itens. Para validar a ideia utilizamos uma coleção real de imagens. Especificamente, exploramos características visuais e textuais associadas às imagens. Os ganhos em precisão da recomendação são de 3% a 7%, dependendo do cenário analisado.

Sistemas de recomendação. Conteúdo.