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Recomendação de Conteúdo com Apache Mahout e Hadoop

”Com uma grande quantidade de informações e uma extensa variedade de produtos e serviços, cada vez mais nos deparamos com dificuldades para escolher entre as alternativas apresentadas. Frente a este cenário, geralmente confiamos nas recomendações que são passadas por outras pessoas e tomamos como base sua satisfação em relação àquilo que estão nos recomendando. Essas recomendações acontecem de muitas formas, normalmente através de jornais, revistas, revisores de filmes e livros, entre outros.

O objetivo de um sistema de recomendação é melhorar a capacidade do processo de indicação, muito comum na relação social entre seres humanos. Nesses sistemas, os usuários fornecem as recomendações como entrada e o sistema as direciona para os indivíduos potencialmente interessados; como acontece no Netflix, quando classificamos um filme indicando o número de estrelas. Um dos grandes desafios desse tipo de sistema é realizar o casamento correto entre as pessoas que estão recomendando e as pessoas que estão recebendo a recomendação. Esse relacionamento é conhecido como relacionamento de interesse. Entre as principais técnicas para recomendação de conteúdo, podemos destacar a filtragem demográfica e a filtragem colaborativa.”

Clique aqui para ler o artigo completo que apresenta uma visão aprofundada sobre recomendação de conteúdo e as aplicações desse tipo de solução em plataformas modernas, de comércio eletrônico, conteúdos e notícias. Nele abordamos diferentes tipos de aprendizado de máquina e suas aplicações, além de um estudo de caso detalhado com as principais ferramentas de mercado: Apache Mahout e Hadoop.

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