Sistemas de Informação - TCC - FCI Higienópolis

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Navegando Sistemas de Informação - TCC - FCI Higienópolis por Orientador "Borba, Anderson Adaime de"

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    TCC
    Algoritmo de mineração de dados e recomendação para mídias de entretenimento diversificadas
    Café, Eduardo da Silva (2024-06-10)

    Faculdade de Computação e Informática (FCI)

    Esse trabalho buscou a criação de um algoritmo de recomendação para mídias de entretenimento em formatos diferentes como filmes, series, jogos e livros. Partindo da premissa de recomendar um jogo, por exemplo, baseado nos filmes e séries que uma pessoa consome. Para isso foi desenvolvido três etapas, sendo a primeira um algoritmo que acesse base de dados de serviços de cada mídia e traga esses dados a uma base de dados local centralizada facilitando o acesso. A segunda como o vínculo desses dados a pessoas onde o algoritmo será aplicado. E o terceiro a geração da recomendação baseada nos dados de consumo dessa pessoa utilizando o algoritmo Apriori onde foi analisado os valores e mostrado que é possível gerar recomendações.
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    TCC
    Gestão e automatização na confecção de documentos digitais
    Zorn, Erick Nogueira; Andriollo, Julio Duvique (2024-06-10)

    Faculdade de Computação e Informática (FCI)

    Este artigo expõe a aplicação de uma tecnologia de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) em imagens que contenham texto, abordando o início do desenvolvimento de um sistema de Gerenciamento Eletrônico de Documentos (GED), em vista da necessidade da gestão de documentos em diversos processos de negócio, presente no dia a dia de qualquer organização. O objetivo é explorar os benefícios da extração de textos de imagens digitalizadas que contenham texto, utilizando um processo de visão computacional por meio da ferramenta Tesseract OCR e iniciar o desenvolvimento de um sistema que facilita a gestão de documentos novos e já existentes através de funcionalidades como importação, classificação, busca e personalização. Uma análise foi conduzida em 5 diferentes casos de teste, utilizando a métrica de acurácia para avaliar a eficácia da ferramenta OCR, a qual demonstrou ser eficiente, apresentando uma acurácia média de 93,6%.