Publication
Machine Learning como driver do ebusiness
| datacite.subject.fos | Gestão | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Gonçalves, Célia Talma Martins de Pinho Valente Oliveira | |
| dc.contributor.advisor | Trigueiros, Paulo José de Albuquerque Cardoso | |
| dc.contributor.author | Costa, Cláudia Miranda da | |
| dc.date.accessioned | 2023-01-16T09:37:36Z | |
| dc.date.available | 2023-01-16T09:37:36Z | |
| dc.date.issued | 2022-11-25 | |
| dc.description.abstract | The procedure of this dissertation was encouraged by the great growth of electronic commerce and the latest exponential technological development. The impact of artificial intelligence – namely machine learning, which is one of the sub-areas of AI – on ebusiness was the generative fundamental question propelling this investigation. The implementation of machine learning in e-business aims to improve the performance of experiences and predictions of certain consumer behaviors when shopping online – without being expressly programmed. During the course of the study, relevant subjects were addressed to better understand the impact of AI on e-business, such as e-business and e-commerce, that for the majority of people mean the same, which is not correct. The increasing interest of the generic public in sharing data (e.g. opinions and feelings throughout comments and other interactions) contributed to collecting a greater volume of information present on digital platforms. In order to underline the impact of artificial intelligence on electronic business, sentiment analysis was conducted using machine learning algorithms. Tweets related to Amazon products were collected and processed with text mining techniques leading to the identification of certain feelings. Consequently, we are able to understand the intentions of the current customer, and potential customers, in relation to certain products or services. | pt_PT |
| dc.description.abstract | O grande crescimento do comércio eletrónico e o exponencial desenvolvimento tecnológico incentivou à elaboração da presente dissertação. O impacto da inteligência artificial, nomeadamente a aprendizagem máquina que é uma das subáreas da IA, sobre o negócio eletrónico foi a questão inicial desta investigação. A aprendizagem máquina e a forma como é implementada no negócio eletrónico, pretende melhorar o desempenho de experiências e previsões de determinados comportamentos dos consumidores nas compras online, sem estar expressamente programado. No decorrer do estudo foram abordados temas relevantes para a compreensão do impacto da IA no negócio eletrónico tais como: negócio eletrónico e comércio eletrónico, que para uma grande parte da população são conceitos com o mesmo significado, mas, é algo que não se comprova. O aumento do interesse do público-alvo na partilha de dados (opiniões, crísticas, sentimentos) permitiu-nos recolher um maior volume de informação presente nas plataformas digitais. De modo a evidenciar o impacto da inteligência artificial no negócio eletrónico procedeu-se a uma análise de sentimentos com recurso a algoritmos de aprendizagem máquina. Foram recolhidos tweets relacionados com produtos da Amazon para posteriormente, utilizarmos técnicas de text mining conduzindo à identificação de sentimentos reconhecidos nos tweets recolhidos. A informação que conseguimos obter constitui, uma vantagem competitiva para as empresas com negócio eletrónico, saber se o produto foi bem recebido ou não. Desta forma, pretendemos entender qual a posição do atual cliente e de potenciais clientes em relação a determinados produtos ou serviços, com o objetivo de reconhecer o impacto que a inteligência artificial, no negócio eletrónico. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203162315 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/21518 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Negócio eletrónico | pt_PT |
| dc.subject | Comércio eletróncio | pt_PT |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_PT |
| dc.subject | Machine learning | pt_PT |
| dc.subject | Chatbots | pt_PT |
| dc.subject | Sistemas de recomendação | pt_PT |
| dc.subject | Text mining | pt_PT |
| dc.subject | Análise de sentimentos | pt_PT |
| dc.subject | E-business | pt_PT |
| dc.subject | E-commerce | pt_PT |
| dc.subject | Artificial intelligce | pt_PT |
| dc.title | Machine Learning como driver do ebusiness | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Negócio Eletrónico | pt_PT |