Filtragem colaborativa para o mercado varejista digital

Abstract

O mercado de comércio eletrônico está em crescimento. Isso beneficia tanto o consumidor, devido a facilidade de acesso e diversidade de produtos, como também o vendedor, pois, em geral, lojas online demandam custo inicial e capital de giro menores em relação à loja física. Nesse sentido, este trabalho busca investigar o comportamento dos consumidores em diferentes categorias na área de comércio do E-commerce no Brasil através de modelos de Sistema de Recomendação para prever uma possível compra do usuário. Assim, tanto o consumidor pode ser beneficiado por ter melhores experiências de compra quanto o vendedor passa a ter uma probabilidade maior de vendas nos seus produtos. O objetivo deste trabalho é avaliar a capacidade preditiva do sistema de recomendação baseado em modelo utilizando o método de regularização LASSO. O algoritmo proposto foi avaliado tanto em dados simulados quanto na base de dados reais da Olist Store. Em geral, os resultados obtidos não foram satisfatórios. É possível que haja outras formas de fazer recomendações que tenham uma capacidade preditiva mais precisa.