PROJETO DO TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

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PROJETO DO TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO I

Visão e Escopo

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Centro Universitário Farias Brito

Bacharelado em Ciência da Computação

Tipo: TCC I

PROJETO:

Sistema de recomendação baseado em grafos para sugestão de filmes.


Nome do Aluno: Luan de Castro Silva
Orientador: Cleilton Lima Rocha


Versão 1.1

1. Introdução

Apresentar uma breve introdução ao projeto e descrever de modo sumário o que se encontra nas próximas seções.

2. Motivação/Justificativa <VALIDAR>

Em meio a popularização do acesso à rede mundial também conhecida como internet, nos deparamos com um crescimento exponencial de dados, seja através de compartilhamentos entre os usuários em uma rede social, ou por meio das grandes empresas, que precisam manter em suas bases de dados informações atualizadas sobre seus clientes em tempo real.

Esse grande volume de dados pode se apresentar de forma estruturada ou não, o que pode dificultar a busca de informações específicas, dessa forma, se faz necessário utilizar recursos computacionais que facilitem buscar ou filtrar os dados.

Os sistemas de recomendação tradicionais trouxeram soluções vantajosas para a filtragem dos dados e isso possibilitou a apresentação de conteúdos segmentados de acordo com os  interesses dos usuários. No entanto, a cada dia novos usuários surgem, a cada novo cadastro mais informações precisam ser processadas e entendidas para gerar novas recomendações.

A filtragem colaborativa, amplamente utilizada hoje, ainda se limita ao uso de determinados padrões e tecnologias como os bancos de dados relacionais que tornam impraticável buscar esses dados em tempo real numa grande escala, considerando que nesse tipo de sistema para haver uma recomendação se faz necessário uma série de consultas e combinações com outros dados previamente armazenados.
        O presente projeto se justifica através de uma abordagem diferente para esse mesmo problema com a utilização de um banco de dados gráfico não relacional, se propondo dar um passo além explorando a utilização de sistemas de recomendação orientado a associação de imagens, proporcionando sugestões em tempo real de acordo com o que está sendo visualizado no momento, de forma otimizada.

3. Objetivos

O objetivo do presente trabalho é desenvolver um sistema de recomendação de filmes baseado em grafos, utilizando um sistema de gerenciamento de banco de dados gráfico não relacional, específico para manipular e armazenar imagens.

3.1. Objetivos Específicos

• Utilizar um banco de dados não relacional orientado a grafos. (Neo4J)
• Coletar atributos em uma base de dados de filmes. (IMDb)
• Desenvolver o sistema de recomendação com o auxílio de bibliotecas Python.

4. Revisão Bibliográfica <parte principal do projeto>

Nesse momento deverá ser descrito o estado da arte do trabalho. Essa seção deverá conter o capítulo 1 e/ou 2 da monografia. Para efeito de correção a banca corrigirá essa parte como sendo parte da monografia.

        Os sistemas de recomendação(SR) são uma solução computacional que combinam uma série de técnicas visando oferecer recomendações que possivelmente sejam de interesse do usuário. De uma forma geral eles representam as preferências dos usuários utilizando aprendizagem de máquina para chegar em um nível aproximado da personalidade humana e dessa forma prever suas necessidades e desejos.
        Os métodos mais utilizados atualmente estão classificados em dois tipos: filtragem colaborativa e métodos baseados em conteúdo.

A ideia geral da filtragem colaborativa é usar a similaridade usuário-usuário ou item-item fazendo as recomendações a partir de uma matriz de classificações, ou seja, usuários semelhantes terão avaliações semelhantes para um mesmo item, dessa forma as classificações de um usuário B com as mesmas opiniões de um usuário A são utilizadas para fazer recomendações para o usuário A. Por exemplo: se João e Maria classificaram filmes de forma semelhante no passado, podemos considerar a avaliação de Maria em determinado filme X para prever a classificação de João para esse mesmo filme.

Já nas recomendações baseadas em conteúdo,

Esses métodos (filtragem colab. e baseados em conteúdo) também são conhecidos como métodos baseados em memória.

Na figura abaixo vemos um exemplo de matriz de classificação, cada linha representa um usuário e sua respectiva nota de avaliação para o item correspondente a coluna.

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        Os métodos baseados em memória estão fundamentados em dois princípios.

1. Trabalhos Relacionados <parte principal do projeto><a fazer>

            Nesse ponto deverá ser descrito um resumo dos trabalhos relacionados ao tema proposto no projeto de pesquisa.

1. Metodologia <A fazer>

Descrever todos os aspectos da metodologia que será utilizada na execução do projeto.

1. Contribuição da Monografia <parte principal do projeto><a fazer>

Mostra de maneira direta e clara a principal contribuição do trabalho no âmbito da ciência da computação. Fazendo, sempre que possível, um link com os trabalhos relacionados. Nesse ponto, se possível, responder: O estudo é viável? É inédito? Pense em: “Por quê?”, “Onde?”, “Quando?”. Por que é relevante pesquisar esse tema? Quais seriam as possíveis contribuições para a academia e/ou mercado?

1. Escopo da solução <opcional>

Listar cada uma das principais necessidades que o projeto deverá atender, além de especificar a sua categoria, cuja relação se encontra abaixo da tabela.

Tabela 1: <Legenda da tabela>.

Necessidades	Categoria

Essencial: Características essenciais. Falha em sua implementação significa não satisfazer o usuário. Deverá ser implementada.

Importante: Esta característica devem ser implementadas para a maioria das aplicações. No entanto, a entrega do release não será atrasada pela falta de uma característica importante.

Desejável: São úteis em aplicações pouco típicas, ou de uso pouco frequente. Não se espera um impacto muito grande na satisfação do cliente pela sua implementação.