Prospeccao de Sistemas de Recomendacao

Prospecção: Sistemas de Recomendação para Filmes
Resumo – A falta de tempo nos dias de hoje vem exigindo um sistema cada vez melhor para encurtar o tempo de decisão dos seres humanos. Com os Sistemas de Recomendação para Filmes, o usuário otimiza o seu tempo graças a um algoritmo. Este artigo tem como objetivo realizar uma prospecção para conhecer o estado atual da técnica relacionada aos Sistemas de Recomendação para Filmes e obteve como resultado um setor com grandes investimentos e em estado crescente.
Palavras Chave: Sistema de Recomendação, Filmes, prospecção
Abstract – People have less time to do their activities nowadays. With less time, the world request a better system to decrease the time that humans uses making decisions. With the Recommender Systems for Movies, the user take advantage of an algorithm to optimize their time. This article has as a goal realize a study of the current state of patents relative to Recommender System for Movies and the result was a promising market with big investments.
Keywords: Recommender System, Movies, Forecasting
1 Graduando em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Sergipe (UFS).
2 Doutora em Informatique pela Université Montpellier II e Professora adjunta da Universidade Federal de Sergipe (UFS) DCOMP - PROCC e
PPGPI. Bolsista de Produtividade em DT- CNPq.
1 – INTRODUCAO
Os sistemas de recomendação são sistemas que utilizam informações previas e um algoritmo para recomendar um produto ao usuário. Com cada vez menos tempo para fazer compras, ir ao cinema ou escolher um restaurante, a necessidade de um algoritmo que aumentasse a velocidade de decisão dos seres humanos se tornou evidente (ARORA, 2014).
Com a popularização desses algoritmos, várias empresas adentraram o mercado tomando como base suas áreas de atuação. A amazon, por exemplo, tem hoje um dos mais eficientes algoritmos de recomendação para compras online. Já o Netflix proporcionou uma competição a fim de aumentar em 10% a