Análise de um sistema de recomendação de restaurantes sensível ao contexto sobre o grau de satisfação dos usuários

Abstract

Aplicações populares de sistemas de recomendação podem ser encontradas em diversas áreas. No ramo de alimentação, plataformas como o TripAdvisor se destacam por sugerir recomendações de restaurantes especializadas baseadas em vários tipos de informações relevantes como avaliações de outros usuários para o cardápio, ambiente e recomendações de restaurantes mais próximos são algumas das especialidades dessas plataformas. Com a possibilidade de utilização de novos dados sensíveis ao contexto do usuário, este trabalho tem como principal objetivo avaliar o uso do motivo de ida ao restaurante para reorganizar a recomendação final de restaurantes através de uma pós-filtragem baseada em contexto. Para concretizar o objetivo foi desenvolvida uma aplicação móvel, o SR Recife Restaurants, onde para avaliar o grau de satisfação de usuários reais em relação aos restaurantes recomendados, uma abordagem de avaliação online, utilizando questionários, foi utilizada. Ao realizar o experimento com 15 usuários foi possível notar um aumento de 26,67% no grau de satisfação das top-5 primeiras recomendações ao utilizar o tipo de ida ao restaurante como dado de contexto para a fase de pós-filtragem.