Recomendações de Lojas para Clientes de um Shopping Center

Abstract

O desenvolvimento da tecnologia e o crescimento acelerado no uso da Internet têm exposto uma quantidade crescente de informações pessoais na Web. Grande parte dessas informações são geradas por usuários de smartphones que através de aplicações móveis publicam e acessam a informação em qualquer lugar e a qualquer hora. A exposição à tal quantidade de informação nem sempre atende às necessidades individuais e como resultado, cria-se a necessidade de filtrar e discernir o que é relevante ou não. Neste contexto, os Sistemas de Recomendação aparecem como solução que analisa informações de usuários e itens de informação (notícias, produtos de lojas e locais), a fim de recomendar os itens mais relevantes para o respectivo usuário de acordo com sua preferência. Em centros comerciais, o cenário descrito acima é bastante visível. Em geral, são lugares confusos, com centenas de lojas e produtos, e fazem as pessoas desperdiçarem tempo ao procurar algo. Dessa maneira, seria bastante conveniente um aplicativo mobile que recomende aos usuários lojas e produtos de acordo com seus interesses. Nesse sentido, este trabalho apresenta um sistema de recomendação para o aplicativo InMap – um aplicativo para dispositivos móveis que auxilia usuários em um shopping center específico com mapas, lojas, etc com o objetivo de recomendar as lojas mais relevantes para cada usuário. As recomendações são baseadas em feedback implícito do usuário durante suas ações utilizando o aplicativo. Desse feedback, o sistema descreve o usuário, empregando conjuntos ponderados de termos de pesquisas, categorias de loja e tags de lojas visitadas. Tecnicamente, o modelo de recomendação utiliza métodos baseados em tags e conteúdo para gerar as melhores recomendações de um usuário. Os resultados da avaliação quantitativa mostram uma evolução significativa em relação a outros modelos encontrados na literatura. Os experimentos mostram uma melhoria na precisão de 71% e 69% de aumento na cobertura em relação a outros modelos comparados, fazendo da proposta uma solução para amenizar o problema de recomendar lojas relevantes aos usuários.