Please use this identifier to cite or link to this item:
https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/11352
Title: | Sistemas de recomendação de animes utilizando machine learning com predicação de dados |
Authors: | SOUZA, Gustavo Oliveira de |
Advisor: | SANTOS, Luis Felipe Feres |
Other contributor: | EVANGELISTA, Luiz Eduardo Souza |
type of document: | Monografia |
Keywords: | Interação usuário (computador);Animação (computação gráfica);Moda - Japão;Machine learning |
Issue Date: | 2022 |
Publisher: | 251 |
Citation: | SOUZA, Gustavo Oliveira de. Sistemas de recomendação de animes utilizando machine learning com predicação de dados, 2022. Trabalho de conclusão de Curso. (Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Fatec Taubaté, Taubaté, 2022. |
Abstract: | Os Sistemas de recomendação representam as preferências dos usuários em ofertar itens de maior relevância para eles. Tendo isso em vista, o grande volume de formas de entretenimento disponível atualmente, um simples ato como de escolher um filme ou serie se torna mais complicado e essa dificuldade é elevada ainda mais quando envolve o nicho dos animes. Sendo assim, este trabalho apresenta uma proposta de um sistema web recomendação, que tem o objetivo de entregar recomendações de animes de modo assertivo, baseadas em avaliações de outros usuários, com a possibilidade de prever a nota que o usuário irá dar para as animações japonesas |
Description: | Trabalho de Graduação apresentado à Coordenação do Curso Superior de Tecnologia em 2022 do Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza para a obtenção do diploma de Tecnólogo em 2022 |
URI: | http://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/11352 |
Appears in Collections: | Trabalhos de Conclusão de Curso |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
analisedesenvolvimentosistema_2022_2_gustavo_recomendadordeanimeutilizandomachinelearningumaanalisebasedanaavaliacaodousuario_TG.pdf | 1.98 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.