REPOSITORIO PUCSP Trabalho de Conclusão de Curso - TCC Trabalho de Conclusão de Curso - TCC
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/42580
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Inteligência artificial para recomendação de roteiro de viagem personalizado
Autor(es): Ferreira, Gustavo Fernandes Ramos Júlio
Chiesi Neto, Humberto
Silva, Julia Ferreira de Freitas
Calisto, Nicolas de Aguiar
Primeiro Orientador: Morgado, Flávio
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
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
Palavras-chave: Inteligência artificial
Roteiro turístico
K-Nearest Neighbour (KNN)
Web scraping
Turista
Artificial intelligence
Tourist itinerary
K-Nearest Neighbour
Web scraping
Personalized
Tourist
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Pontifícia Universidade Católica de São Paulo
Sigla da Instituição: PUC-SP
metadata.dc.publisher.department: Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia
metadata.dc.publisher.program: Graduação em Ciência da Computação
Citação: 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.
Tipo de Acesso: Acesso Restrito
URI: https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/42580
Data do documento: 12-Jun-2023
Aparece nas coleções:Trabalho de Conclusão de Curso - TCC

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
TCC - Assistente de Viagens BF 2023_Flavio Morgado.pdf
  Restricted Access
1,27 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.