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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorBocanegra, Silvana-
dc.contributor.authorGomes Júnior, Augusto Rosário-
dc.date.accessioned2024-01-19T16:39:14Z-
dc.date.available2024-01-19T16:39:14Z-
dc.date.issued2023-09-14-
dc.identifier.citationGOMES JÚNIOR, Augusto Rosário. Recomendação de psicólogos por meio de algoritmos de filtragem colaborativa, conteúdo e híbrida. 2023. 26 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/5452-
dc.descriptionÉ crescente o número de pessoas diagnosticadas com transtornos de saúde mental como depressão e ansiedade, transtornos que foram por muito tempo negligenciados pela ciência e sociedade. Ainda assim, cada vez mais surgem avanço nas formas de tratamento para essas pessoas, como é o caso da popularização das plataformas que oferecem atendimento psicológico remoto. Entretanto, escolher um psicólogo ou terapeuta nem sempre é uma tarefa fácil, dada a grande quantidade de informação que envolve o processo de escolha. Partindo desse princípio, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema de recomendação de psicólogos baseado em modelo híbrido, que fosse capaz de recomendar psicólogos com especialidades que supram as necessidades de diferentes tipos de pacientes. O modelo apresentou resultados promissores, onde a similaridade entre os psicólogos recomendados foi consistente e foram atingindos bons resultados nas métricas avaliativas MAE (<0,5) e RMSE (<0,75). Além disso, foi possível mitigar pontos fracos de ambas as recomendações por conteúdo e colaborativa.pt_BR
dc.description.abstractThere is a rising number of people diagnosed with mental health disorders such as depression and anxiety, disorders that have been long neglected by science and society. Even so, more and more advances are being made in the ways of treating these people, such as platforms that offer psychological care remotely. However, choosing a psychologist or therapist is not always an easy task, given the large amount of information involved in the choosing process. Based on that, the goal of this article was to develop a psychologist recommender system based on a hybrid model, which should be able to recommend psychologists with expertise that meet the needs of different types of patients. The model showed promising results, where the similarity between the recommended psychologists was consistent and good results were achieved in the evaluation metrics MAE (<0.5) and RMSE (<0.75). It was also possible to mitigate weaknesses from both content and collaborative recommendations.pt_BR
dc.format.extent26 f.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.pt-brpt_BR
dc.subjectAlgoritmos computacionaispt_BR
dc.subjectSaúde mentalpt_BR
dc.subjectAconselhamentopt_BR
dc.subjectPsicólogospt_BR
dc.titleRecomendação de psicólogos por meio de algoritmos de filtragem colaborativa, conteúdo e híbridapt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.rights.licenseAtribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0 Internacionalpt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4596111202208863pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal Rural de Pernambucopt_BR
dc.degree.graduationBacharelado em Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.degree.departamentDepartamento de Estatística e Informáticapt_BR
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