Um Benchmark de Algoritmos de Recomendação Baseados em Sessão no Contexto do Mercado Imobiliário Brasileiro - Tagarro, Hygo Freire; Mota, Vinicius F. S.; Comarela, Giovanni (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2026.249160, 2026)
O mercado imobiliário representa parcela significativa do PIB brasileiro, mas recomendar imóveis em larga escala impõe desafios próprios: catálogos com alta rotatividade, sessões predominantemente anônimas e interações curtas. Este trabalho propõe um benchmark para recomendação baseada em sessão, utilizando um dataset proprietário do Zap Imóveis com 17,6 milhões de interações. Quinze modelos são comparados sob ranking completo e sob amostragem negativa. Sob catálogo completo, métodos de coocorrência e fatoração superam modelos neurais; sob amostragem negativa, a ordem se inverte parcialmente. A divergência confirma, em um domínio até então não investigado, que o protocolo de avaliação pode alterar a conclusão sobre qual arquitetura é mais adequada.