Implementação e testes de ambiente computacional para um sistema de recomendação

• Processo: 17/04658-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2017
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2019
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Solange Nice Alves de Souza
• Beneficiário: Lesly Alejandra Gonzalez Camacho
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 14/04851-8 - Big Data e Business Intelligence - uso de dados de redes sociais como solução para cenário de cold-start em sistema de recomendação, AP.R
• Assunto(s): Sistemas de recomendação Banco de dados Inteligência empresarial Big data Computação em nuvem Mídias sociais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: big data | Business Intelligence | data quality | governança de dados | redes sociais | sistemas de recomendação | Banco de dados

Resumo

O projeto visa o suporte à pesquisa sobre big data e business intelligence no contexto do uso de dados de redes sociais como solução para cenário de cold-start em sistema de recomendação (SR). O trabalho inclui o estudo e implementação do ambiente computacional em nuvem para o sistema de recomendação; estudo dos bancos de dados NoSQL utilizados para armazenamento dos dados de produtos e usuários para processo da recomendação; o estudo dos algoritmos (classificadores) de machine learning empregados para classificação dos produtos e dados sociais, como também das técnicas utilizadas para avaliação e comparação entre os dados sociais e produtos no processo de recomendação dos produtos. (AU)