Portal de Administração de Conferências - CEFET-MG, 14ª Semana de Ciência & Tecnologia 2018 - CEFET-MG

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SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO DE CERVEJAS
Anisio Mendes Lacerda, Marco Antonio do Espírito Santo

Última alteração: 2018-09-10

Resumo


O emprego do Aprendizado de Máquina na solução de problemas cotidianos, como a recomendação de produtos, filmes e músicas é cada vez mais comum e valorizado. Bens de consumo são os bens utilizados pelos indivíduos ou famílias, com o fim de satisfazer uma carência ou desejo. Tendo em vista isso, é observado que um destes bens que é muito valorizado e consumido atualmente são as bebidas em âmbito geral. O desenvolvimento de um sistema de recomendação de bebidas, tendo como base de dados um vasto dataset que contém informações sobre bebidas, em específico, cervejas. Através de técnicas de aprendizado de máquina foi desenvolvido um sistema de recomendação, onde características de diferentes bebidas provenientes de dados reais foram analisados e através de diversas e diferentes inferências foi estabelecido recomendações de cervejas. Foram realizados três tipos de recomendações. A recomendação baseada em conteúdo obteve um resultado de 0.1390 de acerto para uma recomendação com 50 itens, a colaborativa teve um resultado mais expressivo de 0.4599 de acerto para o mesmo número de recomendações. O sistema híbrido foi o que alcançou os melhores resultados com uma taxa de 0.4852 de acerto para 50 itens recomendados. A partir dos resultados obtidos é possível concluir que, como era esperado, a recomendação híbrida foi a que melhor se adaptou ao dataset e ao cenário de recomendações de bebidas. Um equilíbrio entre características dos produtos e dados de consumidores já existentes.

Palavras-chave


Inteligência artificial. Aprendizado de máquina. Sistema de recomendação. Bebidas.