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No E-Commerce moderno não é fácil para os clientes encontrar os melhores produtos do seu interesse, uma vez que há milhões de produtos disponíveis online. Os sistemas de recomendação são um dos sistemas de filtragem de informação que prevêem os artigos que podem ser de interesse adicional para o utilizador dentro de um grande conjunto de artigos, com base nos interesses do utilizador. Este sistema utiliza a filtragem colaborativa, que oferece algumas recomendações aos utilizadores com base em correspondências de comportamentos e exemplos úteis de utilizadores e, além disso, demonstra afecto e exemplos comportamentais comparáveis com esses utilizadores. Este livro apresenta uma abordagem do Sistema de Recomendação para gerar recomendações significativas a uma colecção de utilizadores para artigos ou produtos que possam interessar-lhes. Esta abordagem utiliza um sistema de recomendação híbrido ponderado que combina um sistema de recomendação baseado no conteúdo e um sistema de recomendação baseado no conhecimento, a fim de aumentar o desempenho global do sistema. A ideia principal é utilizar múltiplas técnicas de recomendação para suprimir os inconvenientes das técnicas tradicionais ou de uma técnica individual num modelo combinado. Este livro apresenta um sistema para melhorar a precisão da recomendação.