Redes Bipartidas para recomendação de produtos financeiros (2020)
- Authors:
- Autor USP: PASSOS, GABRIELA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/D.55.2020.tde-24072020-164418
- Subjects: REDES COMPLEXAS; ANÁLISE DE DADOS; ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE; ALGORITMOS; COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR; TEORIA DOS GRAFOS
- Keywords: Bipartite network projection; Bipartite networks; Complex networks; Projeção de redes bipartidas; Recomendação; Recommendation; Redes bipartidas
- Language: Português
- Abstract: Com a nova era digital, nota-se que a troca de informação é praticamente instantânea, tornando cada vez mais imprevisível o padrão de comportamento dos clientes. Desta forma, os sistemas de recomendação são fortemente utilizados no mundo, pois entender o cliente e ofertar experiências cada vez mais relevantes faz-se necessário. Com isso, surge a demanda de se criar um algoritmo eficiente que lide corretamente com os novos comportamentos de consumo. Uma maneira de direcionar efetivamente os produtos e serviços das empresas é o sistema de recomendação, que ajuda a melhorar o potencial de consumo e com isso a receita. Estes são também interessantes para o cliente, pois eles apresentam possibilidades baseadas em seus interesses, diminuindo assim o número de objetos indesejados a serem ofertados. Uma forma eficiente de se construir um sistema é encontrando os padrões de consumo dos clientes e desse modo identificar os interesses corretos de cada consumidor. Um conjunto com usuários e objetos, onde cada usuário coleta/compra um certo objeto, é o necessário para se criar um sistema de recomendação. A teoria de redes complexas pode ser utilizada para descrever e modelar tais sistemas. Em particular, para sistemas de recomendação é comum utilizar projeções de redes bipartidas para resolver o problema. Nessa dissertação, serão abordadas formas de recomendação de produtos utilizando uma projeções assimétrica. Com a criação de um sistema de recomendação com a projeção de rede bipartidaé possível comparar o método com outras formas de recomendação, como uma recomendação aleatória e a regra de associação. Quando o sistema é testado em momentos distintos é possível verificar que as recomendações feitas através da projeção possuem uma acurácia melhor que os outros sistemas.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2020
- Data da defesa: 08.05.2020
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
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ABNT
PASSOS, Gabriela. Redes Bipartidas para recomendação de produtos financeiros. 2020. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-24072020-164418/. Acesso em: 27 jan. 2026. -
APA
Passos, G. (2020). Redes Bipartidas para recomendação de produtos financeiros (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-24072020-164418/ -
NLM
Passos G. Redes Bipartidas para recomendação de produtos financeiros [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-24072020-164418/ -
Vancouver
Passos G. Redes Bipartidas para recomendação de produtos financeiros [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-24072020-164418/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2020.tde-24072020-164418 (Fonte: oaDOI API)
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