Para o problema de recomendação de produtos da TRATOTECH, a abordagem mais eficaz é modelar o sistema como um problema de filtragem e inferência baseada em dados de comportamento e preferências do usuário, e não como uma simples estratégia de busca tradicional (como busca em grafos ou busca em árvore).
As principais abordagens são:
- Filtragem Colaborativa (Collaborative Filtering)
Como funciona: recomenda produtos com base em usuários com comportamentos similares.
Exemplo: "Usuários que visualizaram/compraram esse notebook também se interessaram por esse outro modelo."
Vantagem: Altamente personalizado.
Desvantagem: Sofre com o "problema do usuário novo" e "item novo" (cold start).
- Filtragem Baseada em Conteúdo (Content-Based Filtering)
Como funciona: recomenda produtos similares aos que o usuário já visualizou/comprou, com base nas características (tags, categoria, marca, preço etc.).
Exemplo: Se o usuário gosta de "fones de ouvido Bluetooth da Sony", o sistema sugere outros "fones sem fio" ou "produtos da Sony".
- Sistemas Híbridos
Combinação de colaborativo + baseado em conteúdo.
Mais eficaz para sistemas reais e complexos como o da TRATOTECH.
Exemplo de uso: Netflix, Amazon.
