Ferreira, Carlos Manuel Abreu GomesLima, Ricardo Jorge Coelho2021-03-022023-11-202020http://hdl.handle.net/10400.22/17236Nos dias de hoje, o E-commerce tem tido uma crescente adesão tanto por parte das empresas como dos utilizadores, o que leva consequentemente a um aumento significativo no interesse por sistemas de recomendação. Devido ao facto de as empresas conseguirem obter cada vez mais informações, é necessário a utilização de um sistema capaz de processar as mesmas. Esses sistemas de recomendação fazem assim uso de toda a informação com a finalidade de recomendarem os produtos e serviços aos utilizadores. É na ideia do desenvolvimento de um sistema de recomendação que esta dissertação se assenta. Serão descritas técnicas e métodos capazes de processar a informação, em conjunto com as suas vantagens e limitações. Serão também analisadas várias métricas capazes de avaliar as recomendações dadas por um determinado sistema. Serão realizadas várias avaliações a diferentes métodos de recomendação utilizando, diferentes métricas como avaliação, tendo como base vários datasets de treino, com diferentes características. Com todas essas avaliações e análises dos diferentes métodos, esta dissertação culminou na implementação de um sistema de recomendação, sobre a forma de Web Service, que utiliza um mecanismo de recomendações baseado em regras associativas e nos produtos mais populares. Com esta solução é possível utilizar de uma forma otimizada a informação obtidas acerca dos utilizadores tornando, simultaneamente, este um processo automático para os clientes.On the present day, E-commerce has an increasing adhesion both by companies and users, which leads to a significant increase in interest on recommendation systems. Since companies can obtain more and more information, it is necessary to use a system that is capable of processing that information. These recommendation systems thus make use of all information for the purpose of recommending products and services to users. Is on the idea of developing a recommendation system that this dissertation is based on. Techniques and methods capable of processing information will be described, alongside with its advantages and limitations. Various metrics capable of evaluating the recommendations given by the system will also be analysed. Several evaluations of recommendations methods will be carried out using different metrics, based on several training datasets, with different characteristics. With all these evaluations and analysis of the different methods, this dissertation culminated on the implementation of a recommendation system, as a Web Service, which uses a recommendation mechanism based on associative rules and the most popular products. With this solution, it is possible to use the collected information about users in an optimized way, making this process an automatic process for customers.porSistema de recomendaçãoE-commerceWeb Servicemaster thesis202550931