Sistemas de recomendação híbridos são sistemas computacionais que combinam diferentes tipos de informações e algoritmos preditivos para gerar itens recomendados aos clientes. Eles são usados em muitos serviços de comércio e informação online, como Netflix, Amazon e Spotify, para atender clientes com recomendações mais informadas.
Os sistemas de recomendação híbridos normalmente usam dois ou mais métodos, incluindo filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdo e sistemas baseados em conhecimento. O uso de uma combinação de técnicas permite que o sistema supere certas deficiências de métodos individuais e produza melhores recomendações do que técnicas individuais por si só.
Na filtragem colaborativa, um banco de dados contendo as preferências de usuários individuais é construído a partir do feedback fornecido pelos usuários. Itens que os usuários gostam ou não gostam são usados para construir o banco de dados e prever as preferências de outros usuários que têm gostos semelhantes.
A filtragem baseada em conteúdo recomenda um item a um usuário com base na semelhança do item com outros itens que o usuário gostou ou usou anteriormente. O método utiliza características-chave ou palavras associadas aos itens para fazer a comparação.
Em sistemas baseados em conhecimento, uma base de conhecimento é preenchida com fatos sobre os itens, como tipos de itens, atributos e classificações, e a inteligência artificial é usada para combinar as preferências do usuário com os itens da base de conhecimento.
Os Sistemas de Recomendação Híbridos são usados em muitos setores, desde o comércio eletrônico até os cuidados de saúde, onde são usados para recomendar itens ou serviços relevantes aos clientes. O uso de múltiplas técnicas em um sistema fornece recomendações mais precisas e personalizadas para usuários individuais.
