RECOMENDAÇÃO DE LIVROS BASEADA EM CLUSTERIZAÇÃO E ALGORITMOS DE FILTRAGEM COLABORATIVA
Palavras-chave:
K-means, Métricas de Avaliação, Inteligência ArtificialResumo
O clustering, uma técnica de agrupamento de dados, tem se destacado como uma abordagem promissora para melhorar a precisão das recomendações. O estudo utiliza o algoritmo K-means para clusterizar livros com base em palavras-chave de suas descrições. O pré-processamento dos dados, como remoção de caracteres não ASCII e stopwords, e a vetorização dos textos dos livros com TF-IDF são realizados. Os resultados revelam uma acurácia de aproximadamente 70% e métricas de desempenho são utilizadas para avaliar o sistema. Embora existam limitações, como a dependência da qualidade das descrições e a falta de consideração de outros fatores, o projeto contribui para a área de recomendação de livros e destaca a importância da avaliação contínua do desempenho.
