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dc.contributor.advisorRomariz, Alexandre Ricardo Soares-
dc.contributor.authorSantos, João Victor Alves dos-
dc.identifier.citationSANTOS, João Victor Alves dos. MatchPredict AI: melhorando a compatibilidade de relacionamentos em aplicativos de namoro. 2025. 54 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2025.pt_BR
dc.description.abstractNeste estudo, explora-se como a Inteligência Artificial (IA) pode ser aplicada para analisar a viabilidade de relacionamentos em aplicativos de namoro, buscando identificar padrões que possam prever e recomendar parceiros cujo match tenha maior probabilidade de evoluir para um relacionamento estável. O avanço da tecnologia tem aprimorado a eficácia dessas plataformas por meio de algoritmos de personalização, fator importante para a competitividade no mercado e um recurso valioso para muitos usuários. Embora resultados comerciais expressivos tenham sido alcançados, desafios como a identificação precisa de compatibilidade e a mitigação de vieses nos algoritmos ainda representam áreas para aprimoramento. O processo de recomendação atual frequentemente foca na popularidade e em interesses explícitos; este estudo, contudo, busca enfatizar variáveis psicológicas e comportamentais para recomendar conexões mais duradouras. Portanto, a abordagem de IA proposta visa aprimorar o processo de recomendação de matches para os usuários de aplicativos de namoro.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordInteligência artificialpt_BR
dc.subject.keywordSistemas de recomendaçãopt_BR
dc.subject.keywordAplicativos de namoropt_BR
dc.subject.keywordPsicologia comportamentalpt_BR
dc.titleMatchPredict AI : melhorando a compatibilidade de relacionamentos em aplicativos de namoropt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2026-06-15T12:22:19Z-
dc.date.available2026-06-15T12:22:19Z-
dc.date.submitted2025-07-25-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/44571-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
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