Um Sistema de Recomendação para Casas Inteligentes baseado em Grupos
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As casas inteligentes, ou Smart Homes, são ambientes que utilizam dispositivos conectados via IoT para coletar dados e automatizar tarefas, promovendo praticidade e conforto. Propostas existentes buscam analisar o comportamento dos moradores para melhorar a experiência e reduzir a necessidade de interação direta com os dispositivos. No entanto, cenários com múltiplos residentes e dispositivos mais complexos apresentam desafios, como conflitos de preferências devido à diversidade de necessidades e comportamentos. Em famílias, onde os indivíduos possuem diferentes níveis de autoridade e preferências, essas discordâncias podem ser frequentes. Uma solução viável é o uso de Sistemas de Recomendação (SRs) voltados para grupos em Casas Inteligentes (CIs), que modelam preferências coletivas, priorizando o conforto do grupo em vez de escolhas individuais. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo de recomendação baseado em aprendizado de máquina, capaz de identificar padrões de comportamento e gerar sugestões personalizadas, considerando dados históricos. O objetivo é minimizar conflitos e otimizar o uso dos dispositivos, promovendo um ambiente mais harmônico e eficiente. A avaliação do modelo foi realizada em três cenários simulados, obtendo uma precisão média de 74% nas recomendações de ações para os dispositivos.