{"id":26903854,"url":"https://github.com/flaviohnm/recomendation_system","last_synced_at":"2025-09-08T19:37:48.260Z","repository":{"id":281059138,"uuid":"944069636","full_name":"flaviohnm/recomendation_system","owner":"flaviohnm","description":"Desenvolvimento de Sistema de Recomendação com Técnicas de Machine Learning, Aprendizado Não Supervisionado","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-03-06T21:06:35.000Z","size":33861,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-09-08T19:37:46.012Z","etag":null,"topics":["machine-learning","matplotlib-pyplot","pandas-python","seaborn-plots","unsupervised-learning"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/flaviohnm.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null,"notice":null,"maintainers":null,"copyright":null,"agents":null,"dco":null,"cla":null}},"created_at":"2025-03-06T18:26:26.000Z","updated_at":"2025-03-06T21:32:39.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-03-06T19:41:37.877Z","dependency_job_id":"d9d299c0-245e-4a33-9c6a-2244f882fe2a","html_url":"https://github.com/flaviohnm/recomendation_system","commit_stats":null,"previous_names":["flaviohnm/recomendation_system"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/flaviohnm/recomendation_system","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/flaviohnm%2Frecomendation_system","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/flaviohnm%2Frecomendation_system/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/flaviohnm%2Frecomendation_system/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/flaviohnm%2Frecomendation_system/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/flaviohnm","download_url":"https://codeload.github.com/flaviohnm/recomendation_system/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/flaviohnm%2Frecomendation_system/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":274231436,"owners_count":25245585,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","status":"online","status_checked_at":"2025-09-08T02:00:09.813Z","response_time":121,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["machine-learning","matplotlib-pyplot","pandas-python","seaborn-plots","unsupervised-learning"],"created_at":"2025-04-01T10:48:29.825Z","updated_at":"2025-09-08T19:37:48.233Z","avatar_url":"https://github.com/flaviohnm.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Sistema de Recomendacao de Livros\n\nEste repositório contém um notebook Jupyter que implementa um sistema de recomendação de livros utilizando técnicas de Machine Learning. O objetivo é fornecer recomendações personalizadas com base em dados de avaliações e preferências dos usuários.\n\n## Conteúdo\n- **`recomendation_system.ipynb`**: Contém o código e explicação passo a passo da implementação do sistema de recomendação.\n- **`data/`**: Pasta contendo os conjuntos de dados utilizados no treinamento e teste do modelo.\n- **`requirements.txt`**: Lista de dependências necessárias para a execução do notebook.\n\n## Tecnologias Utilizadas\n- Python\n- Pandas\n- NumPy\n- Scikit-Learn\n- Surprise (Biblioteca para Sistemas de Recomendação)\n- Matplotlib / Seaborn (para visualização de dados)\n\n## Como Executar\n1. Clone este repositório:\n   ```bash\n   git clone https://github.com/flaviohnm/recomendation_system.git\n   cd recomendation_system\n   ```\n2. Crie um ambiente virtual (opcional, mas recomendado):\n   ```bash\n   python -m venv venv\n   source venv/bin/activate  # Linux/macOS\n   venv\\Scripts\\activate  # Windows\n   ```\n3. Instale as dependências:\n   ```bash\n   pip install -r requirements.txt\n   ```\n4. Inicie o Jupyter Notebook:\n   ```bash\n   jupyter notebook\n   ```\n5. Abra e execute o `recomendation_system.ipynb`.\n\n## Fontes de Dados\nOs dados utilizados neste projeto foram obtidos de fontes abertas, como o [Goodreads Dataset](https://sites.google.com/eng.ucsd.edu/ucsdbookgraph/home) ou o [Book-Crossing Dataset](http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~cziegler/BX/).\n\n## Contribuição\nFique à vontade para contribuir com melhorias no código, correção de bugs ou adição de novas funcionalidades! 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