Evolução de regras de associação para recomendação de produtos em comércio eletrônico
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Tipo
Dissertação
Data de publicação
2013-10-23
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Cunha, Danilo Souza da
Orientador
Silva, Leandro Nunes de Castro
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Omar, Nizam
Silva, Leandro Augusto da
Loula, Angelo Conrado
Senger, Hermes
Silva, Leandro Augusto da
Loula, Angelo Conrado
Senger, Hermes
Programa
Engenharia Elétrica
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.
Descrição
Palavras-chave
sistemas de recomendação , algoritmos evolutivos , sistemas imunológicos artificiais , regras de associação , recommender systems , evolutionary algorithms , artificial immune systems , association rules
Assuntos Scopus
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.