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Tipo: Trabalho de conclusão de graduação
Título: Sistemas de recomendação aplicados a dados de notas fiscais
Autor(es)/Inventor(es): Cardoso, Allan Amorim
Orientador: Pereira, João Batista de Morais
Resumo: Este estudo aborda a análise de recomendações de categorias de produtos em supermercados, explorando a importância da personalização de recomendações no contexto altamente competitivo do varejo de supermercados. A eficácia dessas recomendações desempenha um papel crucial na melhoria da experiência do consumidor e nas estratégias de vendas adotadas por estabelecimentos desse setor. O estudo concentra-se na análise detalhada das recomendações de categorias de produtos. A coleta de dados inclui informações sobre interações dos consumidores com diversas categorias de produtos de supermercados. Diferentes modelos de recomendação foram aplicados e testados utilizando uma amostra representativa. A investigação do comportamento desses modelos e a escolha do mais apropriado visam proporcionar recomendações mais relevantes e direcionadas, aumentando a probabilidade de compra e a satisfação do cliente. As implicações práticas das descobertas destacam a relevância dessas estratégias na conquista e retenção de clientes, ressaltando a importância de abordagens personalizadas no setor de supermercados. Além disso, as limitações identificadas durante a pesquisa indicam áreas potenciais para futuras investigações, contribuindo para o contínuo aprimoramento dessas estratégias em ambientes de varejo.
Palavras-chave: Sistema de recomendação
Filtragem Colaborativa
Regras de Associação
Supermercados
Comportamento do consumidor
Recommendation System
Collaborative Filtering
Association Rules
Supermarkets
Consumer Behavior
Assunto CNPq: CNPQ::OUTROS::CIENCIAS ATUARIAIS
Unidade produtora: Instituto de Matemática
Editora: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Data de publicação: 4-Abr-2024
País de publicação: Brasil
Idioma da publicação: por
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:Ciências Atuariais

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