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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Pereira, Valdecy | - |
Autor(es): dc.contributor | Roboredo, Marcos | - |
Autor(es): dc.contributor | Bergiante, Nissia Carvalho Rosa | - |
Autor(es): dc.creator | Carugatti, Wilson Valentin de Araujo | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:42:58Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:42:58Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-09-03 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-09-03 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/14857 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/755994 | - |
Descrição: dc.description | Este trabalho utiliza o algoritmo de recomendação Apriori para extrair regras de associação de uma base de dados de transações de um comércio eletrônico e a Matriz BCG como ferramenta para fazer uma análise estratégica análoga dessas regras. A base histórica contém todas as transações ocorridas entre 01/12/2010 e 09/12/2011. A metodologia do trabalho se resume em preparação dos dados e extração das regras com códigos desenvolvidos utilizando a linguagem python e bibliotecas auxiliares e, avaliação das regras e apresentação do conhecimento. Como resultado do trabalho foram obtidas 116 regras de associação que foram separadas em 4 quadrantes e propostas para cada um deles | - |
Descrição: dc.description | This paper uses the Apriori recommendation algorithm to extract association rules from an electronic commerce transaction database and the BCG Matrix as a tool to make a similar strategic analysis of these rules. The historical basis contains all transactions that took place between 12/01/2010 and 12/09/2011. The methodology of the work is summarized in data preparation and extraction of rules with codes developed using python language and auxiliary libraries and, evaluation of rules and presentation of knowledge. As a result of the work, 116 association rules were obtained, which were separated into 4 quadrants and proposed for each of them | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algoritmo de recomendação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Apriori | - |
Palavras-chave: dc.subject | Regras de associação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Comércio eletrônico | - |
Palavras-chave: dc.subject | Matriz BCG | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algoritmo computacional | - |
Palavras-chave: dc.subject | Regras de associação relacionais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Comércio eletrônico | - |
Palavras-chave: dc.subject | Recommendation algorithm | - |
Palavras-chave: dc.subject | Apriori | - |
Palavras-chave: dc.subject | Association rules | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electronic commerce | - |
Palavras-chave: dc.subject | BCG matrix | - |
Título: dc.title | Análise de associações entre transações de compra em um banco de dados de uma empresa de comércio eletrônico: aplicação do algoritmo apriori | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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