Detecção e classificação de revisões de produtos em ambientes ruidosos

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Maciel Junior, Onilton de Oliveira
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/7492565541625298
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Instituto de Computação; Brasil; UFAM; Programa de Pós-graduação em Informática
• Palavras-chave em Português: Ambientes ruidosos; Aprendizado de máquina; Revisões de produto - Ambientes ruidosos; Product detection; Machine learning; Product review; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Link de acesso: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4793

O comercio eletrônico exercido por varejistas dos mais diversos tamanhos através de suas lojas virtuais é um dos mais lucrativos segmentos da web. Diariamente, um grande número de usuários realiza a compra de produtos através desses sites, em um processo que, não raramente, inicia-se por uma pesquisa sobre diversas informações do produto. As revisões de produto existentes nas lojas virtuais são uma ferramenta que visa auxiliar esse processo ao prover opiniões de outros usuários a respeito de um produto, sem demandar esforço do usuário para obter tais informações. Essa ferramenta, no entanto, possui algumas limitações, entre elas, a quantidade de revisões disponíveis e a dificuldade em obte-las. Por esse motivo, neste trabalho, apresentamos um método que, utilizando uma base externa de documentos candidatos, pode ser utilizado para encontrar e exibir revisões nas páginas dos produtos correspondentes. Nossos experimentos demonstram que nossa proposta é um alternativa viável para melhorar a experiência dos usuários em sites de comércio eletrônico