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dc.contributor.authorCardoso, Diego Barbosa-
dc.date.accessioned2023-05-02T19:24:08Z-
dc.date.available2023-05-02T19:24:08Z-
dc.date.issued2022-12-05-
dc.identifier.otherCDD 658.834 2-
dc.identifier.urihttp://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/29125-
dc.descriptionCARDOSO, Diego Barbosa. Sistemas de recomendação e seus benefícios para empresas e consumidores nos dias atuais. 2022. 33 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Computação) - Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2022.pt_BR
dc.description.abstractObjetivo: Analisar o modelo de sistema de recomendação a partir das técnicas de filtragem colaborativa, baseada em conteúdo e híbrida, e apresentar o impacto desse sistema para as empresas e seus clientes/usuários. Método: Revisão integrativa de literatura. A busca dos artigos foi realizada nas bases de dados Periódico Capes, Semantic Scholar, SciELO e IEEE, sendo selecionados para a análise 16 artigos publicados entre os anos de 2017 e 2022. Resultados: Devido a enorme quantidade de dados que são gerados diariamente, que são cerca de 2,2 milhões de terabytes de dados, segundo o Instituto Gartner, é importantíssimo que as empresas invistam e façam o tratamento desses dados para aproveitar ainda mais o cliente, para que o cliente passe mais tempo em seu site, plataforma de streaming, aplicativo, etc. Com isso a empresa cresce em todos os sentidos, já as empresas que ignoram isso, que não tratam os dados perdem clientes e perdem vendas, acaba afetando seu desenvolvimento. Portanto, o resultado esperado é mostrar como o sistema de recomendação é importante para todos nos dias de hoje devido a grande quantidade de dados que são gerados diariamente. Conclusão: O e-commerce está crescendo cada vez mais causando grandes impactos sociais e econômicos, e as empresas estão buscando alavancar suas mídias sociais em seus negócios para poder acompanhar a grande demanda.pt_BR
dc.description.sponsorshipOrientador: Prof. Dr. Paulo Eduardo e Silva Barbosapt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.subjectSistemas de Recomendaçãopt_BR
dc.subjectFiltragem colaborativapt_BR
dc.subjectNetflixpt_BR
dc.subjectE-commercept_BR
dc.titleSistemas de recomendação e seus benefícios para empresas e consumidores nos dias atuais.pt_BR
dc.typeOtherpt_BR
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