Sistemas de Recomendação: Aplicações e Exemplos

Examinamos os principais tipos de sistemas de recomendação, conceitos-chave e aplicações do mundo real, e comparamos LightFM, Cornac BPR e TensorFlow Recommenders usando AUC, Precision@10 e Recall@10.

Melhores bibliotecas Python para sistemas de recomendação

Essas bibliotecas implementam algoritmos de aprendizado de máquina para processar dados de treinamento e gerar recomendações personalizadas usando técnicas de filtragem colaborativa ou baseada em conteúdo. Além disso, essas bibliotecas implementam modelos de aprendizado de máquina para analisar dados e descobrir padrões, permitindo que o mecanismo de recomendação sugira itens relevantes com base no comportamento e nas preferências do usuário.

Resultados do benchmark LightFM vs Cornac BPR vs TensorFlow

O TensorFlow Recommenders teve o melhor desempenho. Sua arquitetura de aprendizado profundo permite capturar relacionamentos usuário-item mais complexos. O LightFM, que se sai bem quando metadados estão disponíveis, não teve um desempenho tão forte aqui porque usamos apenas dados comportamentais; ainda assim, superou o BPR. O Cornac BPR teve a menor qualidade de recomendação, tornando-o mais adequado para experimentos rápidos ou aplicações em pequena escala.

Usamos nossa metodologia de benchmark de mecanismo de recomendação para testar LightFM, Cornac BPR e TensorFlow.

O que é um sistema de recomendação?

Um sistema de recomendação (ou recommender system) é uma ferramenta projetada para fornecer sugestões personalizadas aos usuários com base em suas preferências, comportamento e interações com uma plataforma. Esses sistemas analisam dados como histórico de compras, histórico de navegação, dados demográficos do usuário e informações contextuais para entregar conteúdo relevante. Abaixo estão os tipos mais comuns de sistemas de recomendação:

Técnicas de filtragem colaborativa:

• Baseado em padrões de interações entre usuários e itens.
• Inclui filtragem colaborativa baseada em usuário (encontrar usuários semelhantes) e filtragem colaborativa baseada em item (encontrar itens semelhantes).
• Mais adequado para eCommerce e serviços de streaming.

Técnicas de filtragem baseada em conteúdo:

• Foca nos atributos dos itens (recursos do item) e nas interações passadas do usuário (preferências do usuário).
• Ideal para identificar interesses específicos do usuário-alvo.

Sistemas de recomendação híbridos:

• Combinam filtragem colaborativa e métodos baseados em conteúdo.
• Aproveitam modelos de aprendizado de máquina, como redes neurais profundas e redes neurais recorrentes para previsões aprimoradas.

Conceitos-chave dos sistemas de recomendação

Noções básicas de fatoração de matriz

A fatoração de matriz é uma técnica fundamental na filtragem colaborativa. Ela decompõe uma grande matriz de interação usuário-item (por exemplo, classificações ou cliques) em matrizes menores que capturam padrões ou relacionamentos ocultos, chamados de recursos latentes.

Essa abordagem ajuda a reduzir a complexidade dos dados e descobrir insights significativos, como a preferência de um usuário por gêneros específicos ou o apelo de um item para um grupo particular.

Semelhança baseada em embedding

Alguns frameworks de recomendação calculam a semelhança de itens usando embeddings vetoriais em vez de tags compartilhadas. Abordagens baseadas em embedding capturam recursos de itens sutis em um vetor numérico, permitindo correspondência de semelhança mais precisa sem a necessidade de manutenção manual de tags.

Por exemplo, o mecanismo de recomendação de código aberto Gorse suporta semelhança de embedding calculando a distância euclidiana entre vetores de itens, incluindo embeddings de provedores como OpenAI e Ollama.¹

Entretenimento

Na indústria do entretenimento, os sistemas de recomendação ajudam os usuários a descobrir filmes, músicas, programas de TV ou livros adaptados aos seus gostos. Ao analisar hábitos de visualização ou audição, esses sistemas podem fornecer conteúdo personalizado para aumentar o engajamento do usuário e o tempo gasto na plataforma.

Exemplo da vida real: Netflix

A Netflix usa uma combinação de filtragem colaborativa e filtragem baseada em conteúdo para sugerir programas e filmes, levando a 80% do conteúdo assistido ser impulsionado por recomendações.

O Netflix Prize foi uma competição lançada pela Netflix em outubro de 2006 para melhorar seu sistema de recomendação de filmes. O desafio oferecia um prêmio de 1 milhão de dólares para a equipe ou indivíduo que pudesse alcançar pelo menos uma melhoria de 10% na precisão das previsões em comparação com o algoritmo de recomendação existente da Netflix.²

Exemplo da vida real: Spotify

Toda semana, o Spotify gera uma nova lista de reprodução personalizada para cada assinante chamada “Discover Weekly”, que é uma lista personalizada de 30 músicas baseada nos gostos musicais únicos dos usuários. Sua aquisição da Echo Nest, uma startup de inteligência musical e análise de dados, permitiu-lhes criar um mecanismo de recomendação musical que usa três tipos diferentes de modelos de recomendação:³

• Filtragem colaborativa: Filtragem de músicas comparando dados históricos de audição dos usuários com o histórico de audição de outros usuários.
• Processamento de linguagem natural: Raspando a internet por informações sobre artistas e músicas específicos. Cada artista ou música é então atribuído a uma lista dinâmica de termos principais que muda diariamente e é ponderada por relevância. O mecanismo então determina se duas peças de música ou artistas são semelhantes.
• Análise de arquivo de áudio: O algoritmo analisa as características de cada arquivo de áudio individual, incluindo tempo, volume, tom e assinatura de tempo, e faz recomendações de acordo.

Mídia social

Plataformas de mídia social usam sistemas de recomendação para sugerir amigos, grupos, páginas, posts ou anúncios com base em interações, preferências e conexões do usuário. Essas sugestões melhoram a interação do usuário, incentivam a descoberta de conteúdo e geram receita publicitária.

Meta

Meta emprega sistemas de IA para fornecer recomendações de conteúdo personalizadas no Facebook e no Instagram, mesmo de fontes que os usuários não seguem. Essa abordagem melhora a experiência do usuário ao introduzir conteúdo diversificado e apoia criadores a alcançar públicos mais amplos. O processo de recomendação envolve:

• Compreensão de conteúdo: Utilizando modelos de IA para analisar e interpretar vários tipos de conteúdo, incluindo imagens, texto, áudio e vídeo, para entender seus significados semânticos.
• Compreensão de preferências, recuperação e classificação: Desenvolvendo sistemas que filtram facilmente grandes quantidades de conteúdo para identificar e classificar aqueles mais relevantes para os interesses individuais do usuário.

Essa estratégia impulsionada por IA permite que a Meta apresente aos usuários conteúdo envolvente além de sua rede imediata para fomentar uma exploração mais profunda de interesses e melhorar o engajamento geral da plataforma.⁴

X (anteriormente Twitter)

O sistema de recomendação do X eliminou recursos projetados manualmente em favor de uma abordagem aprendida de ponta a ponta. Ele usa um modelo de duas torres para recuperar posts relevantes codificando o histórico do usuário e os posts candidatos separadamente e, em seguida, classifica cada item usando um transformador baseado em Grok que prevê probabilidades de engajamento diretamente do comportamento do usuário.

A implementação completa está disponível publicamente no repositório do feed X For-You.⁵

Varejo

No varejo, os sistemas de recomendação são usados para experiências de compras personalizadas, recomendações em lojas e sugestões de estoque. Esses sistemas ajudam os varejistas a otimizar a gestão de estoque, melhorar as vendas e aumentar a satisfação do cliente.

Exemplo da vida real: Rappi com Amazon Personalize

A Rappi, um serviço de entrega sob demanda na América Latina, colaborou com a Amazon Personalize para melhorar o engajamento do cliente e aumentar as vendas, implementando um sistema de recomendação personalizado dentro de seu aplicativo.

Ao aproveitar o Amazon Personalize, a Rappi desenvolveu um recurso chamado “Just For You” (JFY), que analisa o comportamento e as preferências do usuário para fornecer recomendações de produtos personalizadas exibidas em uma seção dedicada do aplicativo.

Essa estratégia de personalização levou a um aumento de 102% nas taxas de cliques e a um aumento de 147% na receita de recomendações personalizadas. Além disso, o engajamento do cliente melhorou e a ocorrência de produtos com baixo desempenho diminuiu.⁶

Finanças e bancos

Instituições financeiras usam sistemas de recomendação para sugerir opções de investimento, cartões de crédito ou produtos de seguros com base no comportamento e nas metas financeiras do usuário. Confira casos de uso de Gen AI em bancos para saber mais sobre como a IA generativa pode ser usada em finanças e bancos.

Jogos

Plataformas de jogos usam sistemas de recomendação para sugerir compras dentro do jogo, novos jogos ou conectar jogadores com base em suas preferências, hábitos de jogo e interações sociais. Isso melhora a experiência de jogo e gera receita.

Exemplo da vida real: Glance com Google Cloud

A Glance, uma subsidiária da InMobi, parcerou com o Google Cloud para construir um sistema de recomendação de jogos personalizado para sua plataforma de jogos móveis, Nostra, que engaja mais de 220 milhões de usuários via telas de bloqueio.

Ao analisar dados de usuários e jogos com dados de interação, eles identificaram padrões como tempos de engajamento ideais e preferências de jogos. Essa colaboração melhorou significativamente o engajamento do usuário.⁷

Além disso, os sistemas de recomendação abrem oportunidades significativas de receita ao impulsionar upselling, cross-selling e taxas de engajamento mais altas. Ao oferecer sugestões personalizadas, esses sistemas aumentam a retenção de clientes, fomentando a lealdade a longo prazo e a interação contínua do usuário.

LLM-based recommendation systems

Os sistemas de recomendação tradicionais analisam dados estruturados como classificações e cliques. Sistemas baseados em LLM vão além, entendendo consultas em linguagem natural, interpretando preferências sutis e explicando suas sugestões.

Essa abordagem traz várias vantagens em relação aos métodos tradicionais:

• Compreensão semântica: Interpreta consultas complexas em linguagem natural além da correspondência de palavras-chave, como “algo edificante, mas não muito brega”
• Gerenciamento de cold-start: Novos usuários podem descrever preferências em linguagem natural em vez de exigir histórico de interações
• Saídas explicáveis: Gera explicações em linguagem natural para recomendações, embora essas descrevam o raciocínio do modelo em vez de seus cálculos internos
• Raciocínio entre domínios: Identifica preferências subjacentes em diferentes categorias e tipos de conteúdo

Exemplos do Mundo Real:

• Netflix desenvolveu um modelo fundamental para recomendações personalizadas, tratando o histórico de interações do usuário como tokens e aplicando arquiteturas baseadas em transformadores
• Spotify AI DJ combina histórico de audição com IA generativa para criar comentários e seleções musicais personalizados
• Amazon Rufus é um assistente de compras impulsionado por IA generativa que permite a descoberta de produtos em linguagem natural
• Criteo Agentic Commerce Recommendation Service conecta assistentes de compras de IA aos inventários de comerciantes, roteando consultas através de um Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) API, aplicando sinais de compras ao vivo para classificar produtos com base no comportamento real de compras.⁸ https://www.criteo.com/news/press-releases/2026/02/criteo-introduces-agentic-commerce-recommendation-service-to-power-ai-shopping-assistants/[/efn_note]
• Wizard é um agente de compras de IA que pesquisa em varejistas, resenhas e fontes de conteúdo para retornar uma lista curada dos cinco principais produtos. Diferentemente de recomendadores específicos de varejista, ele agrega resultados em toda a web com base nas necessidades descritas pelo usuário.⁹ https://www.wizard.com/press/2026-02-11-fortune-marc-lore-and-melissa-bridgeford-wizard-emerges-from-stealth[/efn_note]
• LinkedIn implantou recomendadores generativos e modelos de sequência em grande escala em sua classificação de feed. Em vez de usar modelos separados para cada componente do feed, o sistema avalia a atividade de cada usuário como parte de uma jornada contínua, permitindo que o comportamento em diferentes áreas da plataforma influencie as recomendações em todo o sistema.¹⁰ https://www.socialmediatoday.com/news/linkedin-uses-ai-to-improve-feed-relevance/819792/[/efn_note]

Configurando um sistema de recomendação

Embora a maioria das empresas se beneficiaria de adotar uma solução existente, empresas em categorias de nicho ou em escala muito alta podem experimentar construir seu próprio mecanismo de recomendação.

1. Usando uma solução pronta

Sistemas de recomendação são um dos casos de uso de IA mais antigos e maduros.

As vantagens dessa abordagem incluem implementação rápida e resultados altamente precisos para a maioria dos casos:

• Incluir um snippet de código do fornecedor pode ser suficiente para começar.
• As soluções tendem a ser precisas, pois os fornecedores usam dados de milhares de transações de seus clientes de forma anonimizada para melhorar seus modelos.

Para escolher o sistema certo, você pode usar dados históricos ou, melhor ainda, dados ao vivo para testar rapidamente a eficácia de diferentes sistemas.

2. Construindo sua própria solução

Isso pode fazer sentido se:

• você estiver em um domínio de nicho onde mecanismos de recomendação não foram usados antes ou
• você possuir um dos maiores mercados do mundo, onde recomendações ligeiramente melhores podem fazer uma diferença importante nos resultados do seu negócio.

Sistemas de recomendação no mercado hoje usam lógica como: clientes com históricos de compra e navegação semelhantes comprarão produtos semelhantes no futuro. Para fazer esse sistema funcionar, você precisa de um grande número de transações históricas ou dados detalhados sobre o comportamento do seu usuário em outros sites. Se você precisar desses dados, pode procurá-los em marketplaces de dados.

Mais dados e melhores algoritmos melhoram as recomendações. Você precisa aproveitar todos os dados relevantes em sua empresa e pode expandir seus dados de clientes com dados de terceiros. Se um cliente regular seu estiver procurando por tênis vermelhos em outros sites, por que não mostrar a ele um ótimo par quando ele visitar seu site?

3. Trabalhando com um consultor para construir suas próprias soluções

Um mecanismo de recomendação ligeiramente melhor pode aumentar as vendas de uma empresa em alguns pontos percentuais, o que pode fazer uma mudança dramática na lucratividade de uma empresa com margens de lucro baixas. Portanto, pode fazer sentido investir na construção de melhores mecanismos de recomendação se a empresa não estiver tendo resultados satisfatórios com provedores de soluções existentes no mercado.

4. Realizando uma competição de ciência de dados para construir sua própria solução

Uma abordagem possível é usar a sabedoria das multidões para construir esses sistemas. As empresas podem usar dados históricos criptografados, lançar competições de ciência de dados ou trabalhar com consultores e obter modelos que fornecem recomendações altamente eficazes.

Endereçando a deriva de dados

Embeddings e índices de itens em cache podem ficar desatualizados com o tempo, causando recomendações que não refletem mais os interesses atuais do usuário. Ferramentas como Drifter monitoram pipelines de recomendação ao vivo em tempo real para detectar problemas de qualidade de dados e deriva antes que afetem a qualidade da recomendação.¹¹ https://www.catalyzex.com/paper/drifter-efficient-online-feature-monitoring[/efn_note]

Como escolher um sistema de recomendação?

Escolher o sistema de recomendação certo depende dos seus objetivos de negócios, dos dados disponíveis e dos recursos técnicos à sua disposição. Aqui estão algumas considerações-chave:

1. Avaliação do modelo em seus Dados
   • É essencial testar modelos em seu próprio dataset para ver o quão bem eles se desempenham no seu contexto específico. Benchmarks prontos podem não refletir seus usuários, itens ou objetivos de negócios.
2. Tipo de dados disponíveis
   • Dados explícitos (classificações, resenhas, curtidas) funcionam bem com filtragem colaborativa.
   • Dados implícitos (cliques, tempo gasto, compras) favorecem abordagens híbridas ou de aprendizado profundo.
3. Objetivos de negócios
   • Se seu objetivo é personalização em escala, aprendizado profundo ou sistemas híbridos são as melhores opções.
   • Para experimentos rápidos, modelos mais simples, como fatoração de matriz, podem ser suficientes.
4. Requisitos de escalabilidade
   • Plataformas em grande escala (por exemplo, eCommerce, streaming) frequentemente exigem soluções baseadas em aprendizado profundo ou hospedadas na nuvem que possam lidar com milhões de usuários e itens.
5. Conhecimento de domínio e recursos
   • Se sua equipe não possui experiência em aprendizado de máquina, utilizar soluções de fornecedores (por exemplo, Amazon Personalize, Google Recommendations AI) pode acelerar a implantação.
   • Para domínios altamente especializados, pode ser necessário construir uma solução interna.

Dica: Comece prototipando com bibliotecas prontas (LightFM, TensorFlow Recommenders) e avalie o desempenho com seus dados ao vivo antes de escalar.

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

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Custo de implementação de sistemas de recomendação

A implementação de um sistema de recomendação envolve custos diretos e indiretos:

1. Tempo de desenvolvimento: Construir modelos personalizados exige cientistas de dados, engenheiros e equipes de infraestrutura. O desenvolvimento pode variar de algumas semanas (para protótipos) a vários meses (para sistemas de produção).
2. Custos de infraestrutura:
   • On-premise: Requer servidores GPU, bancos de dados e manutenção contínua.
   • Baseado em nuvem: Os custos escalam com o tamanho dos dados e o uso de API (AWS, GCP, Azure).
3. Taxas de fornecedor: Soluções baseadas em SaaS podem cobrar com base no número de chamadas de API, no número de usuários ou na quantidade de dados processados.
4. Custos contínuos:
   • Retreinamento de modelo, monitoramento e atualizações.
   • Custos potenciais de integração de fontes de dados externas para recomendações aprimoradas.

Regra Geral: Pequenas empresas podem começar com ferramentas SaaS (

Implicações éticas dos sistemas de recomendação

Embora os mecanismos de recomendação proporcionem valor, eles levantam importantes considerações éticas e sociais:

• Vieses e justiça: Algoritmos podem reforçar vieses existentes (por exemplo, recomendando apenas conteúdo popular, ignorando a diversidade).
• Preocupações com privacidade:
  • A coleta e análise de dados do usuário levantam preocupações sobre consentimento e proteção de dados.
  • A conformidade com GDPR, CCPA e outras leis de privacidade de dados é crucial.
• Uso responsável de dados:
  • Políticas transparentes devem explicar como os dados do usuário são coletados, processados e armazenados.
  • Técnicas de privacidade diferencial e anonimização podem mitigar riscos.

Metodologia de benchmark de mecanismo de recomendação

Neste estudo, focamos na construção e avaliação de sistemas de recomendação baseados em dados de feedback implícito, especificamente interações do usuário com produtos. O dataset usado em nossa análise contém três elementos-chave: visitorid, itemid e tipos de interação, como visualização, adicionar ao carrinho e transação. Como os usuários não classificaram explicitamente os itens, mas interagiram por meio desses comportamentos, consideramos esses dados como feedback implícito.

Testamos três modelos de recomendação diferentes para avaliar sua eficácia no manuseio de dados implícitos:

1. LightFM: Um modelo híbrido que usa métodos de filtragem colaborativa e baseada em conteúdo. Aproveitamos a função de perda WARP (Weighted Approximate-Rank Pairwise) para treinar o modelo. O foco foi prever a probabilidade de um usuário visualizar um produto analisando suas interações históricas com itens.
2. Cornac BPR (Bayesian Personalized Ranking): Um modelo baseado em filtragem colaborativa projetado para classificar itens com base nas interações do usuário. Ele usa feedback implícito para aprender as preferências dos usuários, otimizando a classificação de itens relevantes sobre os irrelevantes.
3. TensorFlow Recommenders: Um framework baseado em aprendizado profundo que usa embeddings para representar usuários e itens, capturando relacionamentos complexos entre eles. O modelo é treinado em interações implícitas, com uma tarefa de recuperação para prever os itens mais relevantes para cada usuário.

Os modelos foram treinados para prever a probabilidade de um usuário interagir com um produto, focando especificamente no evento visualização como o comportamento-alvo. Nosso objetivo foi estimar quais produtos os usuários têm maior probabilidade de engajar, com base em seu comportamento passado. Após o treinamento, avaliamos os modelos usando dados de teste para garantir que pudessem generalizar bem para interações não vistas.

Avaliamos o desempenho dos modelos com base em três métricas comumente usadas em sistemas de recomendação:

• AUC (Area Under the Curve): Uma métrica que avalia o quão bem o modelo classifica itens relevantes mais altos do que os irrelevantes. Uma pontuação AUC mais próxima de 1 indica melhor desempenho de classificação.
• Precision@10: Mede quantos dos 10 principais itens recomendados são realmente relevantes (ou seja, interagidos pelo usuário). Valores mais altos indicam melhor precisão de recomendação.
• Recall@10: Mede quantos itens relevantes (das interações do usuário) aparecem entre os 10 principais recomendados. Essa métrica é crucial para entender o quão bem o modelo captura as preferências do usuário.

Ao comparar essas métricas entre os três modelos, identificamos o modelo de melhor desempenho em termos de classificação de itens relevantes e recuperação precisa desses itens nas principais recomendações.

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Sistemas de Recomendação: Aplicações e Exemplos}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/recommendation-system}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 19 Maio 2026}
}

Links de referência

1.

Item-to-Item Recommenders | Gorse

2.

How retailers can keep up with consumers | McKinsey

McKinsey & Company

3.

Netflix Research

4.

Discover Weekly: How Spotify is Changing the Way We Consume Music - Technology and Operations Management

5.

The AI behind unconnected content recommendations on Facebook and Instagram

6.

GitHub - xai-org/x-algorithm: Algorithm powering the For You feed on X · GitHub

7.

Health. Powered by Ada.

8.

Customer Success Stories: Case Studies, Videos, Podcasts, Innovator stories

9.

Nostra from Glance, Gaming Recommendation at Scale with Google Cloud AI | Google Cloud Blog

Google Cloud

10.

Criteo Introduces Agentic Commerce Recommendation Service to Power AI Shopping Assistants | Criteo

Criteo

11.

Wizard Press Release: Marc Lore and Melissa Bridgeford’s Wizard Emerges from Stealth

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017. A AIMultiple fornece informações para centenas de milhares de empresas (segundo o SimilarWeb), incluindo 55% das empresas da Fortune 500, todos os meses. O trabalho de Cem foi citado por importantes publicações globais, como Business Insider, Forbes e Washington Post, além de empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. Você pode ver mais empresas e recursos renomados que mencionaram a AIMultiple. Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor na área. Ele assessorou empresas em suas decisões tecnológicas na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização. Liderou a estratégia de tecnologia e a área de compras de uma empresa de telecomunicações, reportando-se diretamente ao CEO. Além disso, liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia avançada Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de sete dígitos e uma avaliação de nove dígitos, partindo de zero, em apenas dois anos. O trabalho de Cem no Hypatos foi noticiado por importantes publicações de tecnologia, como TechCrunch e Business Insider. Cem participa regularmente como palestrante em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou em engenharia da computação pela Universidade Bogazici e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Pesquisado por

Sıla Ermut

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Sıla Ermut é analista de mercado na AIMultiple, com foco em marketing por e-mail e vídeos de vendas. Anteriormente, trabalhou como recrutadora em empresas de gestão de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.

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