O documento descreve um sistema de locação de filmes online que permitirá aos usuários: 1) cadastrar preferências e buscar filmes disponíveis; 2) avaliar e reservar filmes; 3) receber recomendações baseadas em técnicas como popularidade, similaridade e comportamento do usuário.

1. Marcel Araujo Fabrício Silva José Rezende Renan Picanço

2. O site conterá um sistema de cadastro de usuários o quais poderão registrar suas preferências e realizar buscas no acervo de filmes, verificando se os mesmo encontram-se disponíveis para locação; Haverá a possibilidade de dar nota para os filmes que locou, ler as sinopses, assistir a trailers, verificar os filmes mais locados; Poderá também fazer a reserva de filmes como o pedido de novos filmes.

3. Irá ser baseada em técnicas como Top-N, Casos, Web Mining; Top-N: Será recomendado aos clientes, os filmes mais locados baseando-se nas estatísticas; Casos: Ao buscar um determinado filme e não localizar o mesmo, irá ser recomendado um filme similar; Web Mining: O filme recomendado poderá ser em função do comportamento do cliente.

4. Marketing em Rede Todos os filmes terão uma página própria, onde os clientes têm a oportunidade de comentá-los, atribuir notas e recomendar para alguma pessoa; A cada recomendação que se torne em uma nova locação, o cliente acumula pontos que poderão ser trocados por brindes ou novas locações;

5. Marketing em Rede Quando um novo filme é lançado, o sistema possibilita ao funcionário da locadora cadastrar várias perguntas e suas respectivas respostas sobre o novo título. Para o cliente, essas perguntas serão apresentada em formato de um jogo de perguntas e respostas. O jogador que responder o maior número de perguntas corretamente também acumula pontos que poderão ser trocados por brindes, descontos e locações grátis.

6. Este tipo se aplica à recomendação de textos. O sistema registra as palavras dos textos lidos pelo visitante, quando um novo texto é publicado, é verificado se ele tem uma "quantidade" grande de palavras semelhantes às dos textos que o visitante costuma ler. Se sim, o novo texto deverá ser recomendado para o leitor.

7. Este tipo se aplica à recomendação de qualquer tipo de item. Ele tem o nome de colaborativo porque é baseado nas preferências em comum de grupos de pessoas. Primeiro o sistema coleta informações das preferências de um leitor (através de perguntas explícitas ou por monitoramento da navegação). Depois identifica um grupo de pessoas com preferências semelhantes às dele, e daí identifica itens bem avaliados por este grupo e que ainda não tenham sido avaliados pelo leitor. Estes serão os itens recomendados.