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https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/42580
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Ferreira, Gustavo Fernandes Ramos Júlio | - |
dc.creator | Chiesi Neto, Humberto | - |
dc.creator | Silva, Julia Ferreira de Freitas | - |
dc.creator | Calisto, Nicolas de Aguiar | - |
dc.contributor.advisor1 | Morgado, Flávio | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9168856141182145 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-08-21T19:04:20Z | - |
dc.date.available | 2024-08-21T19:04:20Z | - |
dc.date.issued | 2023-06-12 | - |
dc.identifier.citation | Ferreira, Gustavo Fernandes Ramos Júlio; Chiesi Neto, Humberto; Silva, Julia Ferreira de Freitas; Calisto, Nicolas de Aguiar. Inteligência artificial para recomendação de roteiro de viagem personalizado. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia da Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, São Paulo, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/42580 | - |
dc.description.resumo | Num cenário de viagens moldadas por experiências individuais, a busca por roteiros turísticos personalizados é central. Este estudo propõe uma solução impulsionada pela Inteligência Artificial (IA) para proporcionar recomendações de roteiros alinhados às preferências únicas dos turistas, incorporando assim o contexto social de cada viajante. Uma interação efetiva entre o usuário e o sistema é crucial, tendo o roteiro como um conjunto de atrações organizadas de acordo com as escolhas e preferências do turista. Cada atração é categorizada, com detalhes que oferecem informações para fundamentar a decisão do usuário, proporcionando uma imersão mais significativa em sua jornada turística. A implementação destaca o uso do algoritmo k-Nearest Neighbour (KNN) para determinar as atrações a serem incluídas no roteiro. O KNN analisa as características da atração inicial escolhida pelo turista, garantindo recomendações precisas e evitando experiências desconexas com suas expectativas, resultando numa imersão mais autêntica no destino. Foi possível observar uma solução eficiente para gerar recomendações que se assemelham entre si em vários aspectos | pt_BR |
dc.description.abstract | In a scenario of travel shaped by individual experiences, the quest for personalized tourist itineraries is paramount. This study proposes an Artificial Intelligence (AI)-driven solution to provide itinerary recommendations aligned with each tourist's unique preferences, thereby incorporating the social context of every traveler. Effective interaction between the user and the system is pivotal, with the itinerary conceived as a set of attractions organized based on the tourist's choices and preferences. Each attraction is categorized, and detailed information is provided to substantiate the user's decision, offering a more meaningful immersion into their tourist journey. The implementation highlights the use of the k-Nearest Neighbour (KNN) algorithm to determine the attractions to be included in the itinerary. KNN analyzes the features of the initial attraction chosen by the tourist, ensuring precise recommendations, and avoiding disconnected experiences from their expectations, resulting in a more authentic immersion in the destination. It was possible to see an efficient solution to generate a various recommendation’s attractions, where they resemble in various ways | en_US |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Pontifícia Universidade Católica de São Paulo | pt_BR |
dc.publisher.department | Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.initials | PUC-SP | pt_BR |
dc.publisher.program | Graduação em Ciência da Computação | pt_BR |
dc.rights | Acesso Restrito | pt_BR |
dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
dc.subject | Roteiro turístico | pt_BR |
dc.subject | K-Nearest Neighbour (KNN) | pt_BR |
dc.subject | Web scraping | pt_BR |
dc.subject | Turista | pt_BR |
dc.subject | Artificial intelligence | en_US |
dc.subject | Tourist itinerary | en_US |
dc.subject | K-Nearest Neighbour | en_US |
dc.subject | Web scraping | en_US |
dc.subject | Personalized | en_US |
dc.subject | Tourist | en_US |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
dc.title | Inteligência artificial para recomendação de roteiro de viagem personalizado | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Trabalho de Conclusão de Curso - TCC |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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TCC - Assistente de Viagens BF 2023_Flavio Morgado.pdf Restricted Access | 1,27 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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