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https://hdl.handle.net/10216/73263
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Jorge Miguel Moreira da Silva | |
dc.date.accessioned | 2022-09-07T03:45:01Z | - |
dc.date.available | 2022-09-07T03:45:01Z | - |
dc.date.issued | 2014-07-14 | |
dc.date.submitted | 2014-09-09 | |
dc.identifier.other | sigarra:32172 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10216/73263 | - |
dc.description | Plataformas de comércio digital não param de crescer nos dias de hoje. Muita investi- gação é feita com o objetivo de evoluir estas plataformas, um simples exemplo disto são os "motores de sugestão" que são padrão das mesmas atualmente. No entanto, pouco esforço é feito no sentido de se tentar perceber se um utilizador é mais ou menos propício a comprar um produto com base na sua navegação. O objetivo desta dissertação é desenvolver uma abordagem automática para identificar o comportamento de utilizadores, prevendo as suas ações futuras. Técnicas de Machine Learning serão aplicadas a registos de navegação de modo a prever a rentabilidade de utilizadores. Os resultados serão estudados e comparados de forma a perceber qual a melhor abordagem para identificar utilizadores compradores. | |
dc.description.abstract | E-commerce platforms are growing without stop nowadays. Lots of scientific research have been employed into the evolution of these platforms, a simple example is the recom- mendation engines that are now standard in electronic commerce websites. However, little to no effort has been made to determinate whether or not a given user is more or less prone to buy a product based on his previous actions. The goal of this dissertation is to design and develop an automatic approach for iden- tifying user behaviour, predicting their future actions throughout an website. Machine Learning techniques will be applied in order to learn from click-through logs data and predict user profitableness. Results will be studied and benchmarked in order to acknowledge the best approach to identify buying users. | |
dc.language.iso | eng | |
dc.rights | openAccess | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | |
dc.subject | Engenharia electrotécnica, electrónica e informática | |
dc.subject | Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering | |
dc.title | The Road to Enlightenment: Generating Insight and Predicting Consumer Actions in Digital Markets | |
dc.type | Dissertação | |
dc.contributor.uporto | Faculdade de Engenharia | |
dc.identifier.tid | 201309408 | |
dc.subject.fos | Ciências da engenharia e tecnologias::Engenharia electrotécnica, electrónica e informática | |
dc.subject.fos | Engineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering | |
thesis.degree.discipline | Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação | |
thesis.degree.grantor | Faculdade de Engenharia | |
thesis.degree.grantor | Universidade do Porto | |
thesis.degree.level | 1 | |
Appears in Collections: | FEUP - Dissertação |
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32172.pdf | The Road to Enlightenment: Generating Insight and Predicting Consumer Actions in Digital Markets | 459.13 kB | Adobe PDF | View/Open |
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