Distância de Barbieri: uma métrica para identificar similaridade entre perfis de consumidores
DOI:
https://doi.org/10.5753/isys.2020.537Keywords:
Distância Levenshtein, Filtragem baseada em conteúdo, Similaridade, Sistema de recomendaçãoAbstract
O presente trabalho insere-se nos estudos de sistemas de recomendação com filtragem baseada em conteúdo, tendo como motivação para seu desenvolvimento a observação do comportamento de usuários em um sistema de gestão empresarial. A principal contribuição do trabalho é o desenvolvimento da Distância de Barbieri, uma métrica cujo propósito é medir a similaridade entre compradores com base em seu histórico de compras. A métrica foi desenvolvida para situações nas quais não existem dados de avaliação do comprador para o produto adquirido. Como não necessita de ratings para os itens, pois a similaridade acontece quando compradores adquirem muito ou pouco de um mesmo produto, é possível identificar a similaridade do perfil de consumidores com base em seu histórico de compras. Para realizar os experimentos de validação da métrica, utilizou-se um método de comparação entre perfis de compradores, que apresentou resultados satisfatórios no cálculo da similaridade.
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Referências
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Published
2020-01-06
Como Citar
Barbieri, L. E., & Cervi, C. R. (2020). Distância de Barbieri: uma métrica para identificar similaridade entre perfis de consumidores. ISys - Revista Brasileira De Sistemas De Informação, 13(1), 144–158. https://doi.org/10.5753/isys.2020.537
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Section
Artigos regulares
