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SISTEMA ESPECIALISTA DE RECOMENDAÇÃO DE PLATAFORMAS DE STREAMING DE VÍDEO
Última alteração: 2021-09-21
Resumo
https://youtu.be/bDAekU63gxQ
O objetivo do projeto é a criação de um sistema especialista, hospedado em um website, que recomenda os melhores serviços de streaming de vídeo segundo as preferências e necessidades passadas. Proporcionando uma melhor experiência no uso dos mesmos. Para levantar os dados de cada serviço, procurou-se na plataforma Kaggle um arquivo CSV. A lógica do sistema especialista se trata de uma média ponderada utilizando os níveis de importância passados pelo usuário para calcular a nota obtida pelo serviço, realizou-se a normalização dos intervalos de valores. Para produzir o sistema especialista escolheu-se desenvolver em JavaScript, devido à sua fácil integração com o ambiente web. Foi desenvolvida uma função que armazena a pontuação obtida por determinado serviço no registro do banco de dados da simulação. Para o desenvolvimento do site foi escolhido um conjunto de frameworks: Material-UI (plataforma responsiva), React (interface), Express (criação de servidores), e banco de dados SQL. Fez-se testes, verificando se as respostas do sistema coincidem com os resultados esperados e com voluntários que testaram a aplicação. Os resultados coincidiram 100% com as respostas estabelecidas. A maior parte dos usuários se mostrou satisfeito com o sistema, que está seguindo bem o pensamento de um especialista. Coletou-se os dados de cada serviço de streaming. Alcançou-se a lógica para analisar o melhor serviço para o usuário. Desenvolveu-se o sistema especialista da lógica hospedado no site que utiliza um conjunto de frameworks, no qual se insere o nível de interesse (0-10) pelas categorias, suas informações pessoais, preço máximo e quantidade de usuários para usufruir. Clicando no botão submit, o sistema especialista calcula as pontuações que cada serviço, armazenando no banco de dados. Abaixo do formulário é exibida uma lista com todas as simulações realizadas, que contêm os dados passados e os streamings exibidos em ordem decrescente de pontuação.
O objetivo do projeto é a criação de um sistema especialista, hospedado em um website, que recomenda os melhores serviços de streaming de vídeo segundo as preferências e necessidades passadas. Proporcionando uma melhor experiência no uso dos mesmos. Para levantar os dados de cada serviço, procurou-se na plataforma Kaggle um arquivo CSV. A lógica do sistema especialista se trata de uma média ponderada utilizando os níveis de importância passados pelo usuário para calcular a nota obtida pelo serviço, realizou-se a normalização dos intervalos de valores. Para produzir o sistema especialista escolheu-se desenvolver em JavaScript, devido à sua fácil integração com o ambiente web. Foi desenvolvida uma função que armazena a pontuação obtida por determinado serviço no registro do banco de dados da simulação. Para o desenvolvimento do site foi escolhido um conjunto de frameworks: Material-UI (plataforma responsiva), React (interface), Express (criação de servidores), e banco de dados SQL. Fez-se testes, verificando se as respostas do sistema coincidem com os resultados esperados e com voluntários que testaram a aplicação. Os resultados coincidiram 100% com as respostas estabelecidas. A maior parte dos usuários se mostrou satisfeito com o sistema, que está seguindo bem o pensamento de um especialista. Coletou-se os dados de cada serviço de streaming. Alcançou-se a lógica para analisar o melhor serviço para o usuário. Desenvolveu-se o sistema especialista da lógica hospedado no site que utiliza um conjunto de frameworks, no qual se insere o nível de interesse (0-10) pelas categorias, suas informações pessoais, preço máximo e quantidade de usuários para usufruir. Clicando no botão submit, o sistema especialista calcula as pontuações que cada serviço, armazenando no banco de dados. Abaixo do formulário é exibida uma lista com todas as simulações realizadas, que contêm os dados passados e os streamings exibidos em ordem decrescente de pontuação.
Palavras-chave
Sistema especialista. Streaming. Sugestão. Site.