RECOMENDAÇÃO DE ANIMES BASEADA EM CLUSTERING
Palavras-chave:
Clustering, Aprendizado de máquina, K-means, Análise de textoResumo
A recomendação com base no agrupamento de usuários é uma maneira eficaz de recomendar novos animes aos espectadores com base em suas preferências e comportamentos semelhantes. O processo começa agrupando usuários com base em dados como gênero preferido, avaliações e histórico de visualização. Uma vez que os clusters são formados, o anime mais popular em cada cluster é identificado e recomendado aos membros do cluster. Essa abordagem leva em consideração a similaridade entre os gostos dos usuários, aumentando as chances de relevância e valorização das recomendações. Assim, tendo a capacidade de identificar animes menos conhecidos que podem atrair os usuários com base em seus padrões de consumo. Além disso, ao agrupar os usuários, é possível identificar tendências e preferências específicas dentro de cada cluster.
