RESUMO:A escolha do modo de processamento do café é decisiva na rentabilidade da atividade cafeeira, e dependerá de diversos fatores. Assim, em decorrência da existência de tantas variáveis é comum o produtor questionar a viabilidade de determinados tipos de processamentos. Desse modo, o objetivo deste trabalho foi realizar um estudo dos principais fatores influenciadores no custo da pós-colheita do café. Quarenta e seis fazendas das regiões do Cerrado, Matas de Minas e Sul de Minas Gerais responderam a um questionário elaborado no sentido de possibilitar esta análise. A aplicação das técnicas multivariadas de análise de agrupamento, análise de fatores e análise de componentes principais, possibilitou concluir que as fazendas com maiores custos simulados foram as que possuíam as maiores porcentagens de produção de café via úmida.Termos para indexação: Agrupamento, componentes principais, análise de fatores. MULTIVARIATE STATISTICAL APPLIED TO DATA COSTS POST-HARVEST COFFEE

Os sistemas de recomendação possuem o objetivo de sugerir aos seus usuário itens, produtos ou informações de acordo com seus interesses, fazendo com que sua utilização seja cada vez mais difundida, tanto no mercado como em processos de tomada de decisão. Com base no contexto descrito, esse trabalho busca disponibilizar um serviço de recomendação híbrido implantado sobre a estrutura de um WebService RESTful, focado na estruturação dos resultados obtidos em algoritmos de recomendação baseados em filtragem colaborativa, conteúdo e hébrida (utilizando as abordagens ponderada e mista). Foi elaborado um estudo de caso baseado em avaliações de musicas dos mais variados gêneros. O algoritmo de filtragem híbrida ponderada obteve os melhores resultados com 81,4% de acerto nas recomendações, bem como, media das recomendações estatisticamente iguais as medias de avaliações, com base no teste de T.

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