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https://hdl.handle.net/1822/79746
Title: | Sistema de recomendação para uma loja online de livros |
Other titles: | A recommender system for a web book store |
Author(s): | Cardoso, Telmo André Moreira |
Advisor(s): | Novais, Paulo Fernandes, B. |
Keywords: | Comércio online Experiência aplicacional Machine learning Sistema de recomendação Machine learning Online shop Recommender system User experience |
Issue date: | 16-Feb-2022 |
Abstract(s): | Nas últimas décadas, a tecnologia tem sofrido uma evolução exponencial, assumindo um papel fundamen tal no nosso quotidiano e quando aplicada nas mais diversas áreas proporciona-nos melhorias significati vas na nossa qualidade de vida. Por exemplo, a tecnologia permite-nos fazer compras sem sair de casa,
que é um hábito que muitas pessoas têm e nos últimos tempos, devido ao panorama em que nos encon tramos, o seu crescimento tem sido ainda mais notável. Frequentemente, enquanto compramos online,
são nos apresentados itens que não têm qualquer interesse para nós. Diante este problema, surgiram os
sistemas de recomendação, que se tornaram uma parte fundamental e um dos fatores diferenciadores a
nível aplicacional. O principal objetivo de um sistema de recomendação é, recorrendo a algoritmos de Ma chine learning, produzir uma lista de itens ordenados de acordo com o grau de relevância esperado para
um determinado utilizador, permitindo, por exemplo, evitar o problema de recomendações indesejadas.
Mais especificamente, nesta dissertação desenvolveu-se e incorporou-se um sistema de recomendação
numa aplicação web de venda online de livros, onde as técnicas concebidas e implementadas permitiram
melhorar a qualidade da recomendação e consequentemente a experiência aplicacional, com sugestões
que vão de encontro às preferências do utilizador. In the last decades, technology has undergone an exponential evolution, assuming a fundamental role in our daily lives and when applied in the most diverse areas provides us with significant improvements in our quality of life. For example, technology allows us to shop without leaving home, which is a habit that many people have and in recent times, due to the panorama we find ourselves, its growth has been even more remarkable. Often, when we buy online, most of the items presented are of no interest to us. Faced with this problem, recommendation systems emerged, which became a fundamental part and a differentiating factor at the application level. The main objective of a recommendation system is, using Machine learning algorithms, to produce a list of ordered items according to the degree of relevance expected for a given user, allowing, for example, to avoid the problem of unwanted recommendations. More specifically, in this dissertation a recommendation system was developed and incorporated into a web application for online book sales, where the techniques designed and implemented allowed to improve the quality of the recommendation and consequently the user’s application experience, with suggestions that go according to their preferences. |
Type: | Master thesis |
Description: | Dissertação de mestrado em Engenharia Informática |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/79746 |
Access: | Open access |
Appears in Collections: | BUM - Dissertações de Mestrado DI - Dissertações de Mestrado |
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