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Análise histórica de tópicos publicados em 10 conferências de Ciência da Computação entre os anos de 2018 e 2022, a fim de ter uma melhor visualização dos seus padrões para auxiliar na implementação futura do sistema de recomendação.
This project aims to redefine content discovery by delivering personalized article recommendations tailored to individual user preferences. We use advanced machine learning techniques like PCA and K-means clustering to analyze user behavior and article characteristics to provide highly accurate recommendations.