Um método baseado em regras de associação para classificação de ofertas de produtos de lojas de comércio eletrônico

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorPereira, Denilson Alves-
Autor(es): dc.contributorEsmin, Ahmed Ali Abdalla-
Autor(es): dc.contributorRosa, Thierson Couto-
Autor(es): dc.contributorPereira, Denilson Alves-
Autor(es): dc.creatorOliveira, Claudiane Maria-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:16:50Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:16:50Z-
Data de envio: dc.date.issued2014-12-16-
Data de envio: dc.date.issued2014-12-16-
Data de envio: dc.date.issued2014-12-16-
Data de envio: dc.date.issued2014-10-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/4840-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1137483-
Descrição: dc.descriptionDissertação 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.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionCiência da Computação-
Descrição: dc.descriptionOs 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.-
Descrição: dc.descriptionThe 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.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS-
Publicador: dc.publisherDCC - Programa de Pós-graduação-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherBRASIL-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Palavras-chave: dc.subjectResolução de entidades-
Palavras-chave: dc.subjectClassicação de ofertas de produtos-
Palavras-chave: dc.subjectRegras de associação-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de dados-
Palavras-chave: dc.subjectRecuperação de informação-
Palavras-chave: dc.subjectEntities resolution-
Palavras-chave: dc.subjectClassi cation of product offers-
Palavras-chave: dc.subjectAssociation rules-
Palavras-chave: dc.subjectData mining-
Palavras-chave: dc.subjectInformation retrieval-
Palavras-chave: dc.subjectCiência da Computação-
Título: dc.titleUm método baseado em regras de associação para classificação de ofertas de produtos de lojas de comércio eletrônico-
Tipo de arquivo: dc.typedissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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