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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/21578
Title: | Motor de recomendações baseado em filtragem híbrida |
Other Titles: | Hybrid filtering-based recommendation engine |
Authors: | CARVALHO, Guilherme Oliveira de |
Advisor: | ROQUE, Wellington |
Other contributor: | MATIUSO, Jaime Alexandre PEREIRA, Edson Luiz |
type of document: | Monografia |
Keywords: | Consumidor;Comportamento do consumidor;Pesquisa de consumidor |
Issue Date: | 11-Jun-2020 |
Publisher: | 105 |
Citation: | CARVALHO, Guilherme Oliveira de. Motor de recomendações baseado em filtragem híbrida, 2019. Trabalho de Conclusão de Curso. (Tecnologia em Análise de Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia "Dr. Archimedes Lammoglia", Indaiatuba, 2019. |
Abstract: | A inteligência de negócios (BI) é uma visão muito importante para as empresas, tanto para obterem insights internos como conhecimento sobre seus concorrentes e tendências de mercado e gestão do relacionamento com o consumidor. Com ferramentas para auxiliar na criação desta visão, as empresas podem obter conhecimento sobre seus clientes, ajustando o negócio para satisfazer as tendências de sua base de consumidores e fortalecer o relacionamento cliente negócio. Mesmo com estes benefícios, muitas empresas meno res ainda não têm uma solução que forneça estes indicadores, seja por falta de investimento em softwares ou por falta de instrução dos stakeholders ou dono. Este trabalho desenvolveu um serviço que satisfez este impedimento, construindo um motor de recomen dações que agrupa os dados de consumo do cliente e seleciona produtos que mais se alinhem com ele. O sistema foi desenvolvido em Node .js e utiliza o banco de dados MongoDB para armazenamento de dados. O motor de recomendações utiliza o conceito de filtrage m híbrida para cruzamento de informações e construção da lista de recomendações. A solução desenvolvida também provê facilidades para visualização de dados e configuração, bem como um agendador para atualização automática de informações. Após o desenvolvim ento, o trabalho concluiu que a solução atinge os objetivos propostos, entregando uma ferramenta que extrai o perfil de consumidor a partir do histórico de compra e disponibiliza recomendações e dados de inteligência importantes para o negócio. |
URI: | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/21578 |
Appears in Collections: | Trabalhos de Conclusão de Curso |
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