Evolução de regras de associação para recomendação de produtos em comércio eletrônico

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dc.contributor.advisorSilva, Leandro Nunes de Castropt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2741458816539568por
dc.contributor.authorCunha, Danilo Souza dapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6968807521387651por
dc.date.accessioned2016-03-15T19:37:52Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:36Z
dc.date.available2014-10-21pt_BR
dc.date.available2020-05-28T18:08:36Z
dc.date.issued2013-10-23pt_BR
dc.description.abstractO 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.por
dc.description.sponsorshipFundo Mackenzie de Pesquisapt_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.identifier.citationCUNHA, 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.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24361
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectsistemas de recomendaçãopor
dc.subjectalgoritmos evolutivospor
dc.subjectsistemas imunológicos artificiaispor
dc.subjectregras de associaçãopor
dc.subjectrecommender systemseng
dc.subjectevolutionary algorithmseng
dc.subjectartificial immune systemseng
dc.subjectassociation ruleseng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3766/Danilo%20Souza%20da%20Cunha.pdf.jpg*
dc.titleEvolução de regras de associação para recomendação de produtos em comércio eletrônicopor
dc.typeDissertaçãopor
local.contributor.board1Omar, Nizampt_BR
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2067336430076971por
local.contributor.board2Silva, Leandro Augusto dapt_BR
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1396385111251741por
local.contributor.board3Loula, Angelo Conradopt_BR
local.contributor.board3Latteshttp://lattes.cnpq.br/0704248561279452por
local.contributor.board4Senger, Hermespt_BR
local.contributor.board4Latteshttp://lattes.cnpq.br/3691742159298316por
local.publisher.countryBRpor
local.publisher.departmentEngenharia Elétricapor
local.publisher.initialsUPMpor
local.publisher.programEngenharia Elétricapor
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