Resumo:
Objetivo: 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.
Descrição:
CARDOSO, 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.