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Tipo do documento: Dissertação
Título: Evolução de regras de associação para recomendação de produtos em comércio eletrônico
Autor: Cunha, Danilo Souza da
Primeiro orientador: Silva, Leandro Nunes de Castro
Primeiro membro da banca: Omar, Nizam
Segundo membro da banca: Silva, Leandro Augusto da
Terceiro membro da banca: Loula, Angelo Conrado
Quarto membro da banca: Senger, Hermes
Resumo: O comércio eletrônico vem crescendo rapidamente ao longo dos últimos anos. Produtos, serviços e informações dos mais variados tipos são oferecidos todos os dias para milhares de usuários na Internet. Definir uma estratégia adequada para oferecer um produto a clientes é o objetivo dos sistemas de recomendação. Para isso leva em conta itens que podem ser ofertados considerando o interesse de cada cliente. Essa associação entre itens é uma tarefa que recai sobre a competência da mineração de dados, mais especificamente a área chamada de mineração de regras de associação. Esta dissertação investigou o uso de algoritmos bioinspirados, mais especificamente algoritmos evolutivos e imunológicos, a fim de construir associações entre os itens de uma base de dados. Foram feitos três estudos: a influência de diferentes mecanismos de seleseleção e cruzamento no algoritmo evolutivo; o uso de seleção probabilística no algoritmo imunológico; e a comparação dos algoritmos bioinspirados com o algoritmo determinístico clássico aplicado a essa tarefa, chamado de Apriori. As bases de dados para efeitos comparativos foram coletadas em lojas nacionais de comércio eletrônico. Os resulta-dos apresentados permitiram identificar uma combinação adequada dos mecanismos de sele-ção e cruzamento do algoritmo evolutivo, assim como identificar os pontos fortes e fracos dos algoritmos bioinspirados quando comparados ao algoritmo tradicional.
Abstract: E-commerce has been growing rapidly over the past years. Various products, services, and information are constantly offered to millions of internet users. Defining an adequate strategy to offer a product to a customer is the main goal of a recommender system. To do so, the items to be offered have to take into account the interests of each customer. This association of items is a data mining task, more specifically a task called association rule mining. This dissertation investigated the use of bioinspired algorithms, particularly evolutionary and im-mune algorithms, to build associations among items of a database. Three sets of experiments were performed: an investigation into the influence of different selection and crossover mech-anisms in an evolutionary algorithm for association rule mining; the use of a probabilistic selection in the immune algorithm; and a comparison of the bioinspired algorithms with the standard deterministic algorithm called Apriori. The data bases for comparison were taken from real e-commerce applications. The results allowed the identification of a suitable combi-nation of the selection and crossover mechanisms for the evolutionary algorithm, and to iden-tify the strengths and weaknesses of all approaches when applied to real-world recommender systems.
Palavras-chave: sistemas de recomendação;  algoritmos evolutivos;  sistemas imunológicos artificiais;  regras de associação;  recommender systems;  evolutionary algorithms;  artificial immune systems;  association rules
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Sigla da instituição: UPM
Departamento: Engenharia Elétrica
Programa: Engenharia Elétrica
Citação: CUNHA, Danilo Souza da. Evolução de regras de associação para recomendação de produtos em comércio eletrônico. 2013. 66 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2013.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede.mackenzie.br/jspui/handle/tede/1447
http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/13090
Data de defesa: 23-Out-2013
metadata.dc.bitstream.url: http://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/1447/1/Danilo%20Souza%20da%20Cunha.pdf
Aparece nas coleções:Engenharia Elétrica - Dissertações - EE Higienópolis

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