Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Biscaro, Vinicius Rocha |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100140/tde-19072022-111522/
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Resumo: |
O presente trabalho propõe a aplicação da modelagem de sistema de recomendação por abordagem colaborativa, por meio do algoritmo kNN. Trata-se de uma alternativa para estimar quais destinos seriam preferidos pelos turistas em função de seus históricos de viagem. Para tanto, foi desenvolvido um sistema de coleta de dados dos mapas de viagem de usuários da plataforma TripAdvisor. Com base neles, foi possível comparar as recomendações do sistema, feitas a partir de um histórico mínimo de três países visitados, e os dois destinos internacionais efetivamente visitados na sequência pelos usuários. Observou-se que o grau de acerto não cresce conforme aumenta o tamanho k da comunidade relacionada ao algoritmo quando verificados os valores de 10, 50 e 100 membros. Porém, o percentual de acerto é maior entre os turistas com menor quantidade de países visitados. Tais resultados podem colaborar para a gestão de turismo no contexto do eTourism, uma vez que a quantidade de dados e informações disponíveis no ambiente Big Data é expressiva e permite traçar estratégias de relacionamento entre os destinos, agências de turismo e turistas. Ademais, os resultados do sistema de recomendação são personalizados, dinâmicos e não são difíceis de serem implementados. Com isso, pretende-se contribuir para a aproximação entre as áreas relacionadas às ciências de dados, computação e o turismo, apontando novas ferramentas que subsidiem a tomada de decisão na gestão estratégica do turismo. |
