An intelligent self-configuring recommender system as a service. - Abreu, Felipe Rebouças Ferreira (2023)
No cenário digital em rápida evolução, os usuários muitas vezes se sentem sobrecarregados pela multiplicidade de serviços de listagem, que vão desde plataformas de música até recomendadores de produtos e sugestões de conteúdo em mídias sociais, resultando em um desafio para encontrar itens que se alinhem às suas preferências individuais. Para lidar com essa complexidade, o desenvolvimento e a implementação de Sistemas de Recomendação tornaram-se cada vez mais valiosos. Esses sistemas filtram eficientemente grandes volumes de dados para corresponder itens às preferências dos usuários, aumentando, assim, as opções disponíveis para os usuários. O foco deste trabalho é o desenvolvimento de uma Interface de Programação de Aplicações (API) avançada para Sistemas de Recomendação. Esta Interface de Programação de Aplicações é projetada de forma única para ser universalmente acessível e fácil de implantar. Servindo como a espinha dorsal de vários serviços Web, a Interface de Programação de Aplicações utiliza a arquitetura robusta de Transferência de Estado Representacional (REST). É elaborada com ênfase na modularidade, promovendo adaptabilidade e flexibilidade. A Interface de Programação de Aplicações processa dados de usuários e consultas para fornecer recomendações personalizadas rapidamente. Avaliações de desempenho demonstraram a precisão louvável da Interface de Programação de Aplicações. Ela apresenta um desempenho notável, particularmente com conjuntos de dados menores, demonstrando rapidez no processamento de dados e nos tempos de execução dos algoritmos. A Interface de Programação de Aplicações mostrou excepcional eficiência e resiliência em condições específicas de teste, incluindo ambientes em nuvem, e isso é particularmente evidente em cenários que envolvem extensos conjuntos de dados de até 16.000 itens. A Interface de Programação de Aplicações é mais do que uma mera ferramenta; ela representa um caminho para experiências digitais personalizadas, destacando-se nas operações de Criar, Ler, Atualizar e Excluir (CRUD) e nas recomendações personalizadas. A fase de avaliação do usuário incluiu um grupo diversificado de participantes, variando de desenvolvedores novatos a experientes. Mais da metade desses participantes tinha experiência substancial em desenvolvimento de software, e uma proporção significativa já havia trabalhado com a codificação de sistemas de recomendação. Dada a sua variada experiência em bibliotecas de recomendação, a maioria dos feedbacks elogiou a eficácia da Interface de Programação de Aplicações. 81% dos usuários valorizaram as recomendações fornecidas, e muitos expressaram confiança nas técnicas de filtragem. O destaque deste trabalho é a versatilidade da Interface de Programação de Aplicações para Sistemas de Recomendação. Apesar do feedback positivo, os usuários sugeriram melhorias em áreas como documentação, segurança de dados e recursos. Essas percepções são valiosas para aprimoramentos futuros da Interface de Programação de Aplicações e da experiência do usuário. O envolvimento entusiástico e o feedback dos participantes ressaltam o potencial da Interface de Programação de Aplicações para aprimorar aplicações que requerem um sistema de recomendação, particularmente para desenvolvedores que podem não estar tão familiarizados com os aspectos teóricos. A sólida base de pesquisa e a dedicação dos participantes destacam o potencial para uma adoção mais ampla da Interface de Programação de Aplicações por desenvolvedores.