Sistema de Recomendação em Tempo Real via Processamento de Fluxo sobre Bancos de Dados Distribuídos - Ficher, Lorenzo; Querol, Marcus; Oliveira, Mirieli; Gonçalves, Natalia; Gonçalves, Vinícius; Martins, Yuri; Balsanello, Vitor; Bernardino, Maicon (Anais da Escola Regional de Banco de Dados (ERBD); 2026: Anais da XXI Escola Regional de Banco de DadosDO - 10.5753/erbd.2026.21358, 2026)
Sistemas de recomendação tradicionais baseados em lote falham em se adaptar às interações do usuário em tempo real. Este artigo propõe uma arquitetura integrada para sistemas de recomendação que combina processamento de fluxo e bancos de dados distribuídos para oferecer sugestões personalizadas de baixa latência. A solução se baseia em uma arquitetura híbrida que utiliza um algoritmo de filtragem colaborativa sensível ao contexto e uma camada de caching otimizada. O objetivo é resolver o gargalo na integração entre as camadas de processamento, algoritmo e persistência, garantindo a entrega de recomendações consistentes e atualizadas em milissegundos.