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Título: Um método baseado em regras de associação para classificação de ofertas de produtos de lojas de comércio eletrônico
Autor(es): Oliveira, Claudiane Maria
Orientador: Pereira, Denilson Alves
Membro da banca: Esmin, Ahmed Ali Abdalla
Rosa, Thierson Couto
Área de concentração: Banco de Dados e Engenharia de Software
Assunto: Resolução de entidades
Classicação de ofertas de produtos
Regras de associação
Mineração de dados
Recuperação de informação
Entities resolution
Classi cation of product offers
Association rules
Data mining
Information retrieval
Data de Defesa: 31-Out-2014
Data de publicação: 16-Dez-2014
Agência de Fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Referência: OLIVEIRA, C. M. Um método baseado em regras de associação para classificação de ofertas de produtos de lojas de comércio eletrônico. 2014. 77 p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.
Resumo: Os serviços de comparar preços são bastante utilizados pelos consumidores de lojas de comércio eletrônico. Essas lojas possibilitam aos consumidores pesquisar por produto ou categoria de produtos. O processo de identificar quais descrições em diferentes lojas correspondem ao mesmo produto é uma tarefa desafiadora para tais sistemas. Esse desafio torna-se, ainda, mais difícil, em razão da grande quantidade de produtos com descrições similares mas referente a produtos distintos. Neste trabalho, foi proposto um método que usa regras de associação para classificar ofertas de produtos de lojas de comércio eletrônico. O método proposto _e de aprendizagem de máquina supervisionado, o qual usa a descrição do produto para treinar um classificador. O modelo gerado _e um conjunto de regras de associação que identifica as ofertas de produtos. Os experimentos realizados, utilizando o método proposto, obtiveram os melhores resultados frente aos baselines.
The practice of comparing prices is widely used by the customers of e-commerce stores, which enable them to research by products or category of products. The process of identifying descriptions, which are according to the same product in different stores, is a challenging task for such systems. This challenge becomes even more difficult due to great variety of products under similar description, but referring to distinct products. In this paper, we proposed a method which uses association rules to classify product offers in e-commerce stores. This is a supervised machine learning method, which uses the product description to train a classifier. The generated model is a set of association rules which identifies product offers. The experiments performed using this method were found to result in better achievements than the baselines.
Informações adicionais: Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, área de concentração em Banco de Dados e Engenharia de Software, para a obtenção do título de Mestre.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4840
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DCC - Ciência da Computação - Mestrado (Dissertações)

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