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Sistemas de Recomendação (SR) são ferramentas ou técnicas capazes de sugerir itens a serem utilizados por um determinado usuário. Normalmente são f...

Sistemas de Recomendação (SR) são ferramentas ou técnicas capazes de sugerir itens a serem utilizados por um determinado usuário. Normalmente são focados em um tipo de item e tem como objetivos principais: prover informações úteis e efetivas sobre o item em questão e enviar recomendações diferentes - personalizadas - de produtos relacionados ao item em questão. Existe uma relação direta entre os bancos de dados orientados a grafos e sistemas de recomendação. Sobre esta relação assinale a alternativa correta. Selecione uma alternativa: a) Um sistema de recomendação é mais eficiente quando implementado com um banco de dados relacional pela facilidade de buscas com queries SQL. b) A baixa utilização de sistemas de recomendação atualmente faz com que não seja impactante a escolha da maneira como o banco de dados será implementado. c) Quando implementado em um banco de dados orientado a grafos um sistema de recomendação pode recomendar um produto simplesmente vendo os produtos que possuem relação com o produto comprado em grandes quantidades. d) Os sistemas de recomendação utilizam bancos de dados NoSQL pela facilidade de inserir e remover informações no banco de dados e) Para que seja possível utilizar um banco de dados NoSQL em um sistema de recomendação é necessário inicialmente criar um banco de dados relacional e, em seguida, converter esta banco de dados para um armazenamento em grafos.

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A alternativa correta é a letra c) Quando implementado em um banco de dados orientado a grafos um sistema de recomendação pode recomendar um produto simplesmente vendo os produtos que possuem relação com o produto comprado em grandes quantidades. Os bancos de dados orientados a grafos são ideais para sistemas de recomendação, pois permitem que as informações sejam armazenadas em forma de nós e arestas, o que facilita a identificação de padrões e relações entre os itens recomendados. Dessa forma, é possível recomendar produtos com base nas relações entre eles, como produtos comprados em grandes quantidades por outros usuários que compraram o mesmo item que o usuário em questão.

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