Trabalho de Conclusão
Título:ESTUDO DE SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO PARA ÁREA COMERCIAL DE DISTRIBUIDORA DE ALIMENTOS
Aluno:Matheus Arend Oliveira
Semestre:2020/01
Situação:Concluido
Áreas de interesse:Não informado
Orientador:Rodrigo Rafael Villarreal Goulart
Avaliadores:Adriana Neves dos Reis, Gabriel da Silva Simões
Documentos:Estão disponíveis para visualização somente os trabalhos cujos acadêmicos autorizaram a sua publicação
Palavras-chave:Distribuidora de Alimentos. Sistema de Recomendação. Mineração de Dados.
Resumo:

O ramo da distribuição de alimentos é uma área que abrange vários segmentos do mercado, atendendo desde pequenas produções de padarias, restaurantes, bares, lanchonetes até hipermercados. Com uma quantidade crescente de clientes em todas as partes do Rio Grande do Sul, muitos vendedores que chegam para representar a distribuidora de alimentos abordada neste trabalho não possuem experiência no ramo alimentício, o que os dificulta muitas vezes na hora de realizarem suas vendas. Apesar de contar com alguns benefícios na área comercial que a empresa oferece aos clientes, como os consultores técnicos que ajudam a colocar novos itens no mix de vendas dos vendedores, percebe-se a necessidade das sugestões de itens para a venda, o que torna o vendedor mais independente. Sendo assim, a proposta deste trabalho é apresentar um estudo de sistemas de recomendação, focado na área de distribuição de alimentos, para que traga sugestões de itens para vendas, auxiliando o vendedor na hora de realizar seus pedidos. Neste estudo é apresentado um conjunto de processos que, através de um modelo classificador, auxiliará na recomendação de produtos para a área comercial de uma distribuidora de alimentos. Foram avaliados cinco algoritmos de classificação, sendo eles o J48, Multilayer Perceptron, Naive Bayes, Random Forest e SMO. O algoritmo que se mostrou mais eficiente e apresentou melhores índices de acerto foi o Random Forest.

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