Objetivos

Apresentar os conceitos centrais sobre sistemas de recomendação com foco nas suas muitas aplicações comerciais e fornecer os conhecimentos necessários à construção de aplicações SOMMA para implementar motores de recomendação baseada em conteúdo, filtragem colaborativa e regras de associação.

   Público alvo

Programa elaborado para profissionais que tenham interesse no desenvolvimento e aplicação de motores de recomendação em diferentes segmentos de mercado, como varejo online (e-commerce), portais de conteúdo e aplicativos diversos. Para o desenvolvimento destes motores de recomendação não é necessário saber programar e, portanto, o PCREC também é adequado para pessoas não técnicas, como gestores e tomadores de decisão.

  Conteúdo e Carga Horária

Esse programa possui quatro aulas e faz uma introdução conceitual aos sistemas de recomendação, além de apresentar aplicações analíticas específicas para a construção de diferentes motores de recomendação. 

Em relação à forma como as recomendações são feitas, dividiremos os motores de recomendação em recomendação baseada em conteúdo (sugestão de itens similares àqueles que o usuário procura ou que ele adquiriu ou preferiu anteriormente); recomendação colaborativa (sugestão de itens que usuários com gostos e preferências similares aos do usuário ativo avaliaram anteriormente); e recomendação baseada em regras de associação (sugestão de itens que coocorrem em diferentes transações ou carrinhos de compra).

Aula 01: introdução geral aos sistemas de recomendação.

Aula 02: trata especificamente de filtragem colaborativa. 

Aula 03: aborda a recomendação baseada em conteúdo.

Aula 04: trata da recomendação baseada em regras de associação.

O tempo total para a conclusão desse programa gira em torno de 3h de dedicação.