O projeto proposto é um trabalho acadêmico da disciplina comércio eletrônico ministrada pelo professor Dr. Filipe Mutz.
Para este projeto, será utilizada a base de dados MovieLens Small (a base de 1MB) . O projeto consiste em implementar o algoritmo de collaborative filtering apresentado no vídeo “Fundamentos de Sistemas de Recomendação”. O programa deve solicitar que o usuário diga se gostou ou não de 10 filmes escolhidos aleatoriamente. Em seguida, o programa deve sugerir 5 filmes usando o algoritmo de collaborative filtering. Tanto ao perguntar as notas dos filmes para os usuários, quanto ao exibir as recomendações, exiba o título e o gênero do filme.
Observação: na base de dados, as avaliações dos filmes são notas de 0 a 5. Transforme as notas menores que 2.5 em “não gostou” e notas maiores ou iguais a 2.5 em “gostou”.
O projeto foi desenvolvido na plataforma collab research, utilizando a linguagem de programção python na versão 3+. Foi utilizado a biblioteca Pandas que é uma ótima opção para data science. Caso queira rodar o projeto, certifique-se que você possui a biblioteca pandas instalada na sua máquina.
python3 main.pycollab research - Projeto executado.
A técnica de filtragem colaborativa consiste em filtrar os items que o usuário possa gostar com base em reações de usuários semelhantes1.