Big data e sistemas de recomendação – bolhas de filtro

ComputaçãoDados, IA e aprendizado de máquinaIdades 17–18

A metade de cima mostra o fluxo do big data: os registros brutos são coletados e depois limpos (removendo duplicatas, campos faltando e entradas mal formatadas) antes da análise; os alunos arrastam o número de registros e o nível de limpeza para ver como mudam a quantidade de registros aproveitáveis e a confiabilidade do resultado. A metade de baixo executa um sistema de recomendação rodada a rodada: ele continua sugerindo o tema que você mais assiste, seu interesse por ele cresce, a diversidade medida pela entropia cai e se forma uma bolha de filtro; aumentar a taxa de exploração rompe a bolha.