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dc.contributor.advisorSANTOS, Luis Felipe Feres-
dc.contributor.authorSOUZA, Gustavo Oliveira de-
dc.contributor.otherEVANGELISTA, Luiz Eduardo Souza-
dc.date.accessioned2023-02-13T21:58:01Z-
dc.date.available2023-02-13T21:58:01Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationSOUZA, Gustavo Oliveira de. Sistemas de recomendação de animes utilizando machine learning com predicação de dados, 2022. Trabalho de conclusão de Curso. (Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Fatec Taubaté, Taubaté, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/11352-
dc.descriptionTrabalho de Graduação apresentado à Coordenação do Curso Superior de Tecnologia em 2022 do Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza para a obtenção do diploma de Tecnólogo em 2022pt_BR
dc.description.abstractOs Sistemas de recomendação representam as preferências dos usuários em ofertar itens de maior relevância para eles. Tendo isso em vista, o grande volume de formas de entretenimento disponível atualmente, um simples ato como de escolher um filme ou serie se torna mais complicado e essa dificuldade é elevada ainda mais quando envolve o nicho dos animes. Sendo assim, este trabalho apresenta uma proposta de um sistema web recomendação, que tem o objetivo de entregar recomendações de animes de modo assertivo, baseadas em avaliações de outros usuários, com a possibilidade de prever a nota que o usuário irá dar para as animações japonesaspt_BR
dc.description.sponsorshipCurso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemaspt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisher251pt_BR
dc.subjectInteração usuário (computador)pt_BR
dc.subjectAnimação (computação gráfica)pt_BR
dc.subjectModa - Japãopt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subject.otherInformação e Comunicaçãopt_BR
dc.titleSistemas de recomendação de animes utilizando machine learning com predicação de dadospt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
Appears in Collections:Trabalhos de Conclusão de Curso

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