Sistemas de recomendação são técnicas de software que fornecem sugestões de itens a serem recomendados para um usuário.
As sugestões fornecidas, nos sistemas de recomendação, visam ajudar os usuários em vários processos de tomada de decisão, bem como, quais itens comprar, quais música escutar ou quais notícias ler.
Sistemas de recomendação provaram ser valiosos por ajudar os usuários a lidarem com a sobrecarga de informações ao filtrarem elas e recomendarem o que seria de interesse aos mesmo.
Já para o comércio tornou-se uma das ferramentas mais poderosas e populares ao recomendar produtos ou serviço de acordo os hábitos dos usuários.
Existem duas arquiteturas básicas no uso de recomendação de sistemas, são elas:
1. Sistemas de recomendação baseado em conteúdo
No sistema de recomendação baseado em conteúdo o foco é nas propriedades dos itens. A similaridade de um item recomendado será medida pela similaridade com as propriedades do item que o usuário tenha adquirido ou pesquisado anteriormente.
Como exemplo de uso do modelo baseado em conteúdo/item temos:
- Produtos recomendados com base em sua compra/pesquisa (E-commerces)
- Sons parecidos que começam a tocar após o término de sua playlist (Spotify)
2. Sistemas de Recomendação com Filtragem Colaborativa
No sistema de recomendação baseado em filtragem colaborativa o foco é na relação entre usuários e itens.
A similaridade dos itens é determinada pela similaridade da avaliação dos mesmos pelos usuários que tenham avaliado os mesmos itens, ou seja, se os usuários tiverem avaliado itens com notas similares, provavelmente eles tenham gostos parecidos e aceitem recomendações com base nesse critério.
Como exemplo de uso do modelo de filtragem colaborativa temos:
- Pessoas que você talvez conheça, recomendação de amigos (Facebook)
- Recomendação de sons para escutar (Spotify)
Conexão KingHost
O tema Sistemas de Recomendação pode ser bastante interessante e está em bastante evidência, como vocês podem perceber. Contudo, o conteúdo acima foi apenas uma breve introdução do assunto. No Conexão KingHost deste ano, que rola nos dias 17 e 18 de outubro, online e totalmente gratuito, estarei ministrando uma palestra sobre como construir um sistema de recomendação utilizando Neo4J e Surprise.
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