Resumo: Sistemas de recomendação têm sido amplamente utilizados, sobretudo no ramo do comércio eletrônico, para compilar informações sobre as preferências dos usuários, com o intuito de sugerir itens de maneira personalizada e facilitar a busca por produtos e serviços. Tais sistemas são baseados em modelos matemáticos e algoritmos computacionais, que permitem processar um grande volume de dados e automatizar as recomendações. Neste trabalho apresenta-se uma revisão sobre as principais abordagens utilizadas na modelagem dos sistemas de recomendação, denominadas sistemas de filtragem colaborativa e sistemas de filtragem baseada em conteúdo, bem como as métricas de avaliação utilizadas. O trabalho inclui uma síntese sobre a história dos sistemas de recomendação e exemplos de casos de uso em grandes empresas de tecnologia. São discutidos com mais detalhes os algoritmos de regressão linear, redução de dimensionalidade de matrizes, K-vizinhos mais próximos, árvores de decisão e redes neurais artificiais. Por fim, apresenta-se a aplicação dos algoritmos de K-vizinhos mais próximos, redução de dimensionalidade de matrizes e redes neurais artificiais na construção de um sistema de recomendação para uma loja online de vestuário Ver menos

Abstract: Recommendation systems have been widely used, especially in e-commerce, in order to compile information on users' preferences and suggest items in a personalized manner, facilitating the users' search for products and services. These systems are based on mathematical models and computational algorithms that enable the processing of a large volume of data and the automation of recommendations. This text reviews the main methods used in modeling recommendation systems, that is, collaborative filtering systems and content based filtering systems, as well as some of the evaluation metrics used. A synthesis on the history of recommendation systems is included, along with examples of their use in big technology companies. The algorithms discussed in greater detail are linear regression, matrix dimensionality reduction, K-nearest neighbors, decision trees, and artificial neural networks. Finally, applications of the algorithms K-nearest neighbors, matrix dimensionality reduction, and artificial neural networks in the construction of a recommendation system for a clothing online store are presented Ver menos