Sistema de recomendação: diferenças entre revisões

Um '''Sistema de Recomendação''' combina várias técnicas computacionais para selecionar itens personalizados com base nos interesses dos usuários e conforme o contexto no qual estão inseridos.<ref name="handbook">Francesco Ricci and Lior Rokach and Bracha Shapira, [http://www.inf.unibz.it/~ricci/papers/intro-rec-sys-handbook.pdf Introduction to Recommender Systems Handbook], Recommender Systems Handbook, Springer, 2011, pp. 1-35</ref> Tais itens podem assumir formas bem variadas como, por exemplo, livros, filmes, notícias, música, vídeos, anúncios, links patrocinados, páginas de internet, produtos de uma loja virtual, etc. Empresas como [[Amazon]], [[Netflix]] e [[Google]] são reconhecidas pelo uso intensivo de sistemas de recomendação com os quais obtemobtém grande vantagem competitiva. Empreendimentos brasileiros também estão aderindo tecnologias que utilizam um sistema de recomendação, muitas vezes com [[Machine Learning]], [[Deep Learning]] ou [[Inteligência Artificial]]