Sistema de Recomendação de Lojas
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Sistema de Recomendação de Lojas em Aplicativos Móveis
para Clientes de Shopping Centers
Gustavo Carvalho
Orientador: Prof. Frederico Durão
● Desenvolvedores de App
● Oportunidade de negócio:
shopping com dificuldades + app =
Como surgiu: O app InMap
● Mapa interativo do Salvador Shopping
InMap
➔ Mais de 400 lojas;
➔ Informações apresentadas da mesma forma para diferentes usuários;
➔ Dificuldade em descobrir lojas novas;
Problemas
Recomendar as lojas que sejam do interesse do usuário baseado no seu perfil, atividades
no app e contexto.
Solução: Sistema de Recomendações
Promover uma melhor experiência do usuário no Shopping
Objetivo do Sistema de Recomendações
1. Conhecer e modelar o usuário
2. Conhecer e modelar as lojas
3. Calcular as melhores lojas para determinado usuário
Como fazer boas recomendações
{SM, BR, LV, CV}
● SM: Social Media
● BR: Buscas Realizadas
● LV: Lojas Visitadas no APP
● CV: Categorias Visitadas no APP
Modelo de Usuário(o que é um usuário?)
{SM, BR, LV, CV}
● SM: {futebol, nike, carro}
● BR: {tenis de corrida, pizza}
● LV: {Centauro, C&A, PizzaHut}
● CV: {Esportes, Alimentação}
Exemplo de Modelo de Usuário
{C, T}
● C: Categoria
● T: Tags
Modelo de Loja(o que é uma loja?)
{C, T}
● C: Alimentação
● T: {pizza, massa, italiana}
Exemplo de Modelo de Loja
Para todo usuário u e loja s temos:rec(u, s) = w1*cat(CVu, Cs) + w2*sim(LVu, Ts) + w3*sim(SMu, Ts) + w4*sim(BRu, Ts)Onde: w1 + w2 + w3 + w4 = 1; 0 ≤ cat ≤ 1;
0 ≤ sim ≤ 1;Função “cat” a definir mas relaciona
Categorias;Sim = cosine similarity [1]
Logo: 0 ≤ rec(u, s) ≤ 1
O Modelo da Recomendação(versão atual)
Observações:
● Há um escore minimo para a loja ser recomendada;
● Há um número máximo de lojas a ser recomendada;
● Lojas já visitadas no app não serão recomendadas;
● Informações muito antigas são excluídas;
1. Avaliar se as recomendações estão sendo geradas corretamentea. Avaliação Automática usando validação cruzada
através de simulação [2]
2. Avaliar se há uma melhora na experiência do usuárioa. Experimento com usuários
Proposta de Avaliação da Solução
Através da análise de dados de redes sociais e atividade no aplicativo fazemos
recomendações de lojas do interesse do usuário, melhorando sua experiência no
shopping.
Conclusão
[1] Ricardo Baeza-Yates and Berthier Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval. Ad- dison Wesley, May 1999.[2] KOHAVI, R. A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection. In: International joint Conference on artificial intelligence. [S.l.: s.n.], 1995. v. 14, p. 1137–1145.
Referências