| Processo: | 20/09174-5 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |
| Data de Início da vigência: | 01 de agosto de 2020 |
| Data de Término da vigência: | 13 de abril de 2021 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Jorge Carlos Valverde Rebaza |
| Beneficiário: | Diego Carvalho do Nascimento |
| CNAE: |
Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis Consultoria em tecnologia da informação Atividades de consultoria em gestão empresarial |
| Vinculado ao auxílio: | 19/02455-1 - BeeNet: a solução para o problema da oferta e procura de emprego, AP.PIPE |
| Assunto(s): | Sistemas de recomendação Inteligência artificial Aprendizado computacional Fatorização de matrizes Classificação de dados Predição Algoritmos |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | análise de perfil de usuários | Classificação | fatorização de matrizes | job matching search | Predição | sistemas de recomendação | Sistemas Inteligentes |
Resumo O desenvolvimento do produto BeeNet, possui vários desafios de pesquisa. Dentre eles, destacam-se os relacionados à grande área de Aprendizado de Máquinas, incluindo a tarefa de recomendação de itens. O objetivo dessa tarefa é predizer um conjunto de itens que possam ser do interesse de um determinado usuário. Por exemplo, vagas de emprego em aberto solicitando requisitos muito próximos ao currículo profissional poderiam ser itens comuns de recomendação para pessoas. Já para as empresas, itens de recomendação poderiam ser pessoas com maior qualificação para participar dos processos seletivos em aberto. Apesar da existência de uma variedade de algoritmos de recomendação, ainda é necessário o desenvolvimento de ferramentas específicas, para seu uso adequado no âmbito desse projeto. | |
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