Ministrantes: Prof. Dr. Marcelo Manzato e Arthur Fortes da Costa
Resp.: Profª Roseli Ap. Francelin Romero
Resumo
Um número crescente de empresas está utilizando sistemas de recomendação para aumentar a interação dos usuários e enriquecer o potencial de compras e fidelização de seus usuários. Os casos de uso dessa tecnologia têm se expandido rapidamente em muitos aspectos do comércio eletrônico e da mídia on-line nos últimos anos. Os algoritmos de recomendação têm o potencial de alterar a forma como os sites se comunicam com os usuários e permitem que as empresas maximizem seu Retorno Sobre o Investimento (ROI), com base nas informações que podem coletar nas preferências, interações e compras de cada cliente. Este curso detalha os conceitos e práticas que pesquisadores, desenvolvedores e executivos (técnicos e não técnicos) devem entender sobre os aplicativos de negócios dos sistemas de recomendação. Como conteúdo, serão apresentados os conceitos, terminologias, benefícios e lacunas (com exemplos práticos); metodologias de avaliação; casos atuais de uso de mecanismos de recomendação na Amazon, Netflix, B2W e outros; e, finalmente, as possíveis tendências futuras e melhorias para os mecanismos de hoje.
Sobre os autores
Arthur Fortes da Costa
Analista de software e cientista de dados no Instituto de Pesquisas Eldorado e estudante de doutorado no Instituto de Ciências Matemáticas e Computacionais da Universidade de São Paulo. Possui graduação em Ciências da Computação pelo Centro de Ensino Unificado de Teresina (2012) e mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2015). Suas áreas de interesse atuais incluem Sistemas de Recomendação, Deep Learning, Análise de Padrões e Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, Ciência de Dados e Desenvolvimento Web.
Marcelo Garcia Manzato
Professor Associado do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo. Possui Graduação em Ciências da Computação pela Universidade Estadual de Londrina, e Mestrado e Doutorado em Ciências de Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo. Sua principal linha de pesquisa é Sistemas de Recomendação, com foco em Aprendizado de Máquina, Ciência de Dados, Processamento de Língua Natural e Multimídia.
