Estudo Comparativo de Bibliotecas para Sistemas de Recomendação em Python - Danesi, Lorenzo Dalla Corte; Lichtnow, Daniel (Anais da Escola Regional de Banco de Dados (ERBD); 2025: Anais da XX Escola Regional de Banco de DadosDO - 10.5753/erbd.2025.6883, 2025)
Este artigo apresenta uma análise de bibliotecas em linguagem Python que implementam algoritmos de Filtragem Colaborativa usados em Sistemas de Recomendação. Por meio de duas bibliotecas, Surprise e LensKit, são explorados os algoritmos K-Nearest Neighbors (K-NN) e Slope One e realizados testes comparativos para avaliar as bibliotecas.