Sistemas de recomendação baseados em dados espaciais: um mapeamento sistemático
DOI:
https://doi.org/10.18265/2447-9187a2025id9109Palavras-chave:
aprendizado de máquina, dados espaciais, filtragem colaborativa, mapeamento sistemático, sistemas de recomendaçãoResumo
Este artigo apresenta os resultados de um mapeamento sistemático da literatura sobre o uso de dados espaciais em Sistemas de Recomendação. O estudo teve como objetivo identificar as principais técnicas empregadas, as fontes e os tipos de dados espaciais utilizados, bem como os métodos de avaliação mais comuns, abordando assim uma lacuna importante sobre como os dados espaciais são incorporados em tais sistemas. Um total de 199 artigos publicados entre 2003 e 2024 foram analisados, recuperados da Scopus, IEEE Xplore, ACM Digital Library e ScienceDirect, sendo selecionados apenas estudos primários que atendiam a critérios de qualidade específicos. Os resultados indicam a predominância de Filtragem Colaborativa e Aprendizado de Máquina, juntamente com o uso extensivo de dados de redes sociais baseados em localização. A aplicação frequente de métricas espaciais, como Distância Euclidiana, e abordagens baseadas em similaridade também foi observada. Além disso, técnicas híbridas foram identificadas como métodos empregados para melhorar a qualidade das recomendações. Este mapeamento sistemático contribui para consolidar o estado da arte em sistemas de recomendação focados em dados espaciais, fornecendo uma visão abrangente de tendências, desafios e oportunidades de pesquisa na área. Por fim, o uso da metodologia Snowball pode ser explorado em estudos futuros para permitir a inclusão de novos trabalhos relevantes e fornecer uma perspectiva complementar que aprimore a compreensão da área.
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