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metadata.teses.dc.title: Agente inteligente de shopping comparison através de detecção de padrões
metadata.teses.dc.creator: Alonso, Leandro Silva
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Heimfarth, Tales
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co: Coelho, Tiago Amador
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Grützmann, André
Pereira, Marluce Rodrigues
metadata.teses.dc.subject: Shopping comparison
Shopbot
Web content mining
metadata.teses.dc.date.issued: 2015
metadata.teses.dc.identifier.citation: ALONSO, L. S. Agente inteligente de shopping comparison através de detecção de padrões. 2012. 72 p. Monografia (Graduação em Ciência da Graduação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2012.
metadata.teses.dc.description.resumo: Os serviços de comparação de preços, chamados de Shopping Comparison, têm impactado o setor de comércio online e oferecido informações de valor para que o consumidor efetue decisões de compra. No entanto, extrair os dados de múltiplas lojas online mostra-se uma tarefa não trivial, tendo em vista que documentos HTML são semi-estruturados e possuem um baixo valor semântico. Neste trabalho propõe-se um agente de Shopping Comparison ou Shopbot, que através da detecção de padrões em documentos HTML consegue determinar aonde estão os produtos e seus atributos, gerando um modelo reaproveitável capaz de traduzir os dados semi-estruturados em informações. Os resultados indicam que o protótipo desenvolvido é completamente viável e mostrou-se funcional na maior parte das lojas analisadas.
metadata.teses.dc.description.abstract: The Shopping Comparison services has impacted the online commerce and offered valuable information for the consumer to make purchasing decisions. However, extract the data from multiple vendors is a nontrivial task, considering that HTML documents are semi-structured and have a low semantic value. In this work is proposed a Shopping Comparison agent, or Shopbot, that by detecting patterns in HTML documents can determine where are the products and his attributes, generating a reusable model able to translate the semi-structured data into valuable information. The results show that the prototype developed is entirely viable and proved to be functional in most vendors analyzed.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5252
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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