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Título: Meal4You: sistema de recomendação de refeição
Título(s) alternativo(s): Meal4You: meal recommendation system
Autor(es): NASCIMENTO, Felipe Navas
SANTANA, Gabriel Dias
CARVALHO, Henrique Castilho Pires de
GUERREIRO, Leonardo Vivo
CAMPOS, Rafael Brito de
Orientador(es): MOREIRA, Rodrigo Bossini Tavares
Outro(s) contribuidor(es): MOREIRA, Rodrigo Bossini Tavares
MACHION, Andréia Cristina Grisólio
Tipo documental: Monografia
Palavras-chave: Alimentação humana;Refeição
Data do documento: 10-Jun-2026
Editor: 204
Referência Bibliográfica: NASCIMENTO, F. N. et al. Meal4You: Sistema de recomendação de refeição. Trabalho de conclusão de curso (curso superior de tecnologia em análise e desenvolvimento de sistema). Fatec Pastor Enéas Tognini. São Paulo, 2026.
Resumo: Este Trabalho de Conclusão de Curso propõe o desenvolvimento de um aplicativo mobile inteligente para recomendação de refeições, com foco na personalização alimentar. Em um contexto marcado por rotinas aceleradas, múltiplas restrições e preferências alimentares, bem como tempo limitado para a escolha consciente de refeições, torna-se essencial oferecer ferramentas que otimizem esse processo de decisão. O sistema utiliza tecnologias como geolocalização, aprendizado de máquina e sistemas de recomendação, com o objetivo de sugerir refeições rápidas, acessíveis, saudáveis e alinhadas ao perfil individual do usuário. A proposta visa não apenas indicar estabelecimentos ou refeições, mas proporcionar uma experiência personalizada, prática e eficiente, considerando aspectos como preferências pessoais, localização atual e tempo disponível para a refeição. O projeto se justifica pela crescente demanda por soluções tecnológicas que valorizem a individualidade alimentar e promovam escolhas mais conscientes e satisfatórias.
This Final Course Project proposes the development of an intelligent mobile application for meal recommendations, focusing on personalized eating. In a context marked by fast-paced routines, multiple dietary restrictions and preferences, as well as limited time for consciously choosing meals, it is essential to offer tools that optimize this decision-making process. The system uses technologies such as geolocation, machine learning, and recommendation systems, with the aim of providing fast, affordable, safe meals aligned with the user's individual profile. The proposal aims not only to recommend establishments or meals, but to provide a personalized, practical, and efficient experience, considering aspects such as personal preferences, current location, and time available for the meal. The project justifies the growing demand for technological solutions that value individual food and promote more conscious and satisfactory choices.
URI: https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/49148
Aparece nas coleções:Trabalhos de Conclusão de Curso

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