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Título: ENSEMBLE SEQUENCIAL CENTRADO EM MODELOS PARA DETECÇÃO DE OUTLIERS NO CONTEXTO DE MARKETING SCIENCE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): REBECCA PORPHIRIO DA COSTA DE AZEVEDO

Colaborador(es):  HELIO CORTES VIEIRA LOPES - Orientador
Número do Conteúdo: 36998
Catalogação:  19/02/2019 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS

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=36998@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36998@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.36998

Resumo:
O desenvolvimento visto nos últimos anos em dispositivos móveis tem tornado dramático o aumento na quantidade de dados e informações disponíveis para publicitários ao redor do mundo. Custo computacional e tempo disponível para processar dados e ser capaz de distinguir verdadeiros usuários de anomalias ou ruído têm crescido. Assim, a criação de um método para detecção de outliers poderia apoiar melhor os pesquisadores de Marketing e aumentar sua precisão na compreensão do comportamento digital. Estudos atuais mostram que, até o momento, o uso de meta-algoritmos tem sido pouco usado para detecção de outliers. Meta-algoritmos tendem a trazer benefícios porque reduzem a dependência que um único algoritmo pode gerar. Esta dissertação propõe um design de meta-algoritmo que utiliza diferentes algoritmos para obter resultados de detecção de outliers melhores do que aqueles obtidos por apenas um único algoritmo: centrado em modelo e sequencial. A novidade da abordagem consiste em (i) explorar a técnica sequencial, utilizando algoritmos que são aplicados sequencialmente, no qual um algoritmo impacta o próximo e o resultado final é uma combinação dos resultados obtidos; (ii) centralizar a performance no modelo e não nos dados, o que significa que o ensemble é aplicado a todo o conjunto de dados ao mesmo tempo e; (iii) apoiar pesquisadores de marketing que precisem operar ciência de dados de forma mais robusta e coerente.

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