O crescimento acelerado da internet proporcionou uma quantidade grande de informações acessíveis aos usuários. Ainda que tal quantidade possua algumas vantagens, os usuários que possuem pouca ou nenhuma experiência para escolher uma alternativa dentre as várias apresentadas terão dificuldades em encontrar informações (ou itens, considerando o escopo deste trabalho) úteis e que atendam às suas necessidades. Devido a esse contexto, os sistemas de recomendação foram desenvolvidos para auxiliar os usuários a encontrar itens relevantes e personalizados. Tais sistemas são divididos em diversas arquiteturas. Como exemplo estão as arquiteturas baseadas em: conteúdo, filtro colaborativo e conhecimento. Para este trabalho, a primeira arquitetura foi explorada. A arquitetura baseada em conteúdo recomenda itens ao usuário com base na similaridade desses aos itens que o usuário mostrou interesse no passado. Por consequência, essa arquitetura possui a limitação de, geralmente, realizar recomendações com baixa serendipidade, uma vez que os itens recomendados tendem a ser semelhantes àqueles observados pelo o usuário e, portanto, não apresentam novidade ou surpresa. Diante desta limitação, o aspecto de serendipidade tem destaque nas discussões apresentadas neste trabalho. Assim, o objetivo deste trabalho é minimizar o problema da baixa serendipidade das recomendações por meio da utilização da análise de similaridades parciais implementada usando ensemble de agrupamentos. Para alcançar este objetivo, estratégias de recomendação baseadas em conteúdo implementadas usando agrupamento e ensemble de agrupamento foram propostas e avaliadas neste trabalho. A avaliação contou com análises qualitativas sobre as recomendações produzidas e com um estudo com usuários. Nesse estudo, quatro estratégias de recomendação de notícias foram avaliadas, incluindo as duas propostas neste trabalhos, uma estratégia baseada em recomendação aleatória, e uma estratégia baseada em coagrupamento. As avaliações consideraram aspectos de relevância, surpresa e serendipidade de recomendações. Esse último aspecto é descrito como itens que apresentam tanto surpresa quanto relevância ao usuário. Os resultados de ambas análises mostraram a viabilidade da utilização de agrupamento como base de recomendação, uma vez que o ensemble de agrupamentos obteve resultados satisfatórios em todos os aspectos, principalmente em surpresa, enquanto a estratégia baseada em agrupamento simples obteve os melhores resultados em relevância e serendipidade

The accelerated growth of the internet has provided a large amount of information accessible to users. Although this amount of information has some advantages, users who have little or no experience in choosing one of several alternatives will find it difficulty to find useful information (or items, considering the scope of this work) that meets their needs. Due to this context, recommender systems have been developed to help users find relevant and personalized items. Such systems are divided into several architectures as content-based, collaborative filtering and knowledge-based. The first architecture was explored in this work. The content-based architecture recommends items to the user based on their similarity to items that the user has shown interest in the past. Consequently, this architecture has the limitation of generally making recommendations with low serendipity, since the recommended items tend to be similar to those observed by the user and, therefore, do not present novelty or surprise. Given this limitation, the aspect of serendipity is highlighted in the discussions presented in this work. Thus, the objective of this work is to minimize the problem of the low serendipity of the recommendations through the use of the partial similarity analysis implemented using cluster ensemble. To achieve this goal, content-based recommendation strategies implemented using clustering and cluster ensemble were proposed and evaluated. The evaluation involved qualitative analysis of the recommendations and a study with users. In such a study, four news recommendation strategies were evaluated including the two strategies proposed in this work, a strategy based on random recommendation, and a strategy based on co-clustering. The evaluations considered aspects of relevance, surprise and serendipity of recommendations. This last aspect is described as items that present both surprise and relevance to the user. The results of both analyzes showed the feasibility of using clustering as the basis of recommendation, since cluster ensemble had satisfactory results in all aspects, mainly in surprise, whereas the simple clustering-based strategy obtained the best results in relevance and serendipity