ANÁLISE SOBRE AS CARACTERÍSTICAS E O DESEMPENHO DO MREC
Neste trabalho foi realizada uma análise das principais funcionalidades do sistema mrec na construção e avaliação de recomendações. Para avaliá-lo, foram reunidas todas as informações disponíveis referentes ao processo de recomendação. Com o intuito de avaliar o seu comportamento e desempenho, foi realizado um experimento com o conjunto de dados MovieLens, em que o sistema o divide em subconjuntos de treino e teste, utilizados para a criação/treinamento de modelos geradores de recomendações e para a avaliação dos modelos, respectivamente. O módulo de avaliação do mrec classifica as recomendações que forem geradas pelos modelos. A investigação das características e a análise de desempenho do mrec permitiram a obtenção de um veredito. Concluiu-se que é um software que cumpre sua proposta, possui funcionalidades que beneficiam os usuários, mas também, fatores negativos que influenciam desfavoravelmente na sua preferência e notoriedade.
ANÁLISE SOBRE AS CARACTERÍSTICAS E O DESEMPENHO DO MREC
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DOI: 10.22533/at.ed.63820240326
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Palavras-chave: sistemas; recomendação; python; mrec
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Keywords: systems; recommendation; python; mrec
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Abstract:
In this work we analyzed the main features of the mrec system in the construction and evaluation of recommendations. To evaluate, we collected all the available information regarding the recommendation process. In order to evaluate behavior and performance, we performed an experiment with the MovieLens dataset, which the system divided it into training and test subsets, used for the creation/training of recommendation models and to test them, respectively. The system's evaluation module classifies the recommendations that are generated by the models. The characteristic investigation and performance analysis of mrec allowed us to obtain a verdict. We concluded that it is a software that fulfills its proposal, it has features that benefit users, but also negative factors that may adversely influence its preference and notoriety.
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Número de páginas: 13
- Kevin Levrone Rodrigues Machado Silva
- Matheus Amaral da Silva
