Utilize este identificador para referenciar este registo: https://hdl.handle.net/10216/73263
Autor(es): Jorge Miguel Moreira da Silva
Título: The Road to Enlightenment: Generating Insight and Predicting Consumer Actions in Digital Markets
Data de publicação: 2014-07-14
Resumo: 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.
Descrição: 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.
Assunto: Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Áreas do conhecimento: Ciências da engenharia e tecnologias::Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Engineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
DOI: 10.34626/qe6h-k289
Identificador TID: 201309408
URI: https://hdl.handle.net/10216/73263
Tipo de Documento: Dissertação
Condições de Acesso: openAccess
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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