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Título: MINERAÇÃO DE DADOS VOLTADA PARA RECOMENDAÇÃO NO ÂMBITO DE MARKETING DE RELACIONAMENTO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): LIVIA FONSECA FRACALANZA

Colaborador(es):  MARCO ANTONIO CASANOVA - Orientador
Número do Conteúdo: 14008
Catalogação:  24/08/2009 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14008@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14008@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14008

Resumo:
Cross-selling é uma estratégia de vendas de produtos baseada em uma análise das compras passadas de um cliente ou nas compras passadas de outros clientes com o mesmo perfil. O algoritmo mais conhecido para análise da cesta de compras de um cliente é conhecido por market basket analysis. Este trabalho aborda a descoberta de padrões seqüenciais em grandes bases de dados e tem por objetivo apresentar um algoritmo eficiente que transforma o problema da cesta de compras em um problema de clique máximo. Primeiramente, os dados de entrada são transformados em um grafo e o problema da descoberta do clique máximo é resolvido revelando as relações mais recorrentes entre os itens em questão. Os experimentos apresentados na dissertação demonstram a eficiência do algoritmo em grandes volumes de dados.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS E APÊNDICES  PDF
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